一种基于大语言模型驱动的多智能体协作的分子优化方法

本发明公开了一种基于大语言模型驱动的多智能体协作的分子优化方法，包括以下步骤：S1、任务初始化与输入解析；S2、构建智能体集群；S3、任务分解与调度执行；S4、专家优化与工具调用；S5、评估与反馈筛选；S6、多轮优化与结果输出：调度智能体依据步骤S5的反馈结果，调整优化策略并重新分配任务，驱动专家智能体执行下一轮优化操作，循环上述步骤直至评估智能体判定已满足优化目标后，输出最终优化分子及其相关属性信息，输出优化路径和中间结果用于追溯分析。该方法通过融合大语言模型的知识推理能力与智能体之间的高效交互机制，实现分子结构的多轮优化与评估反馈迭代。