يُعاني اكتشاف السوائل الأيونية (ILs) الجديدة من تحديات جوهرية في توقع الخصائص، بما في ذلك نقص البيانات، ودقة النماذج المنخفضة، وانفصال سير العمل. وباستغلال قوة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، نقدم، إلى أقصى درجة ممكنة من المعرفة، أول وكيل مدعوم بنموذج لغوي كبير (LLM agent) مخصص لاكتشاف السوائل الأيونية، يُدعى AIonopedia. يعتمد هذا النظام على نموذج أساسي متعدد الوسائط مُعزز بالنموذج اللغوي الكبير للسوائل الأيونية، مما يتيح توقعات دقيقة للخصائص، ويُدمج بنموذج بحث هرمي يُستخدم في التصفية والتصميم الجزيئي. وقد تم تدريب النموذج وتقييمه على مجموعة بيانات جديدة مُجمعة بشكل شامل للسوائل الأيونية، حيث أظهر أداءً متفوقًا. وبالإضافة إلى هذه النتائج، أظهرت التقييمات على أنظمة مُبلغ عنها في الأدبيات أن الوكيل قادر على إجراء تعديلات فعّالة على السوائل الأيونية. وبeyond الاختبارات الميدانية، تم التأكيد على الفعالية العملية من خلال التحقق العملي في المختبر الحقيقي، حيث أظهر الوكيل قدرات تعميم استثنائية في مهام صعبة خارج نطاق التوزيع التدريبي، مما يؤكد قدرته على تسريع عملية اكتشاف السوائل الأيونية في الواقع العملي.