論文の概要: Molecular LLM Agents: From Architectural Design to Scientific Autonomy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23104v2
• Date: Tue, 25 Aug 2026 05:05:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.207159
• Title: Molecular LLM Agents: From Architectural Design to Scientific Autonomy
• Title（参考訳）: 分子LLMエージェント:建築設計から科学オートノミーへ
• Abstract要約: 本研究は、2つの相補的な視点から分子LLMエージェントの概念的枠組みを開発する。 まず、分子表現と知覚、エージェントフレームワーク、ドメイン固有のツールボックス、学習と最適化を網羅した分子エージェント設計のアーキテクチャビューを紹介する。 第2に,工学系における段階的自律性から着想を得た科学的自律はしごを提案し,エージェントをL1または固定化,L2適応型計算機エージェント,L3フィードバック対応物理実験エージェント,L4科学的エージェントの4つのレベルに分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.03378967887478
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular science represents an important frontier for LLM-based agents. Unlike general agents that mainly operate over natural language, code, or web environments, molecular LLM agents must perceive, reason about, and act upon chemical objects across symbolic strings, molecular graphs, 3D conformations, spectra, simulations, and wet-lab measurements. Their capabilities depend on chemically faithful molecular perception, an LLM-centered agent framework, domain-specific tool grounding, and computational or experimental feedback, in addition to planning and tool use. This work develops a conceptual framework for molecular LLM agents from two complementary perspectives. First, we introduce an architectural view of molecular-agent design, covering molecular representation and perception, the agent framework, domain-specific toolboxes, and learning and optimization. Second, we propose a scientific autonomy ladder inspired by staged autonomy in engineering systems, categorizing agents into four levels: L1 assistive or fixed workflows, L2 adaptive computational agents, L3 feedback-aware physical experiment agents, and L4 scientific-agenda agents. Together, these two perspectives establish a comprehensive framework for comparing existing molecular LLM agents, identifying missing capabilities and deployment risks, and guiding the design, evaluation, and deployment of future agents in molecular discovery workflows.
• Abstract（参考訳）: 分子科学は、LLMベースのエージェントにとって重要なフロンティアである。 自然言語、コード、ウェブ環境で主に機能する一般的なエージェントとは異なり、分子LLMエージェントは、シンボル文字列、分子グラフ、3Dコンフォーメーション、スペクトル、シミュレーション、ウェットラブ測定といった化学オブジェクトを知覚し、推論し、作用させなければならない。 それらの能力は、化学的に忠実な分子認識、LLM中心のエージェントフレームワーク、ドメイン固有のツール接地、計算または実験的なフィードバック、および計画とツールの使用に依存する。 本研究は、2つの相補的な視点から分子LLMエージェントの概念的枠組みを開発する。 まず、分子表現と知覚、エージェントフレームワーク、ドメイン固有のツールボックス、学習と最適化を網羅した分子エージェント設計のアーキテクチャビューを紹介する。 第2に,工学系における段階的自律性から着想を得た科学的自律はしごを提案し,エージェントをL1補助的あるいは固定的なワークフロー,L2適応型計算エージェント,L3フィードバック対応物理実験エージェント,L4科学的エージェントの4つのレベルに分類する。 これら2つの視点は、既存の分子LLMエージェントを比較し、不足する能力とデプロイメントのリスクを特定し、分子発見ワークフローにおける将来のエージェントの設計、評価、デプロイを導くための包括的な枠組みを確立する。

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