近日，美国能源部阿贡国家实验室团队在《通讯·化学》期刊发布开源AI框架ChemGraph。该框架由研究员Murat Keçeli与Thang Duc Pham主导开发，旨在利用大型语言模型与智能体技术，全面自动化计算化学与材料科学工作流。传统分子模拟高度依赖专家经验且流程繁琐，ChemGraph通过自然语言交互降低科研门槛。用户输入科学目标后，系统自动拆解任务并调度专属AI助手，精准匹配计算软件与数据分析模块。为规避生成式AI的幻觉风险，框架严格划分职责，大模型仅负责顶层规划与任务路由，底层复杂的量子化学模拟则由阿贡领导计算设施的Aurora超算承载。团队借助ALCF推理服务灵活调度不同算力模型，有效平衡算力成本与数据安全问题。目前，该框架已成功应用于X射线光谱分析及高通量材料筛选，并获多所高校采纳为教学科研工具。研究团队表示，ChemGraph将显著缩短材料研发周期，大幅减少实验室试错成本。未来计划将其改造为聊天机器人即服务模式，逐步迈向全自主化科学发现，为电池技术、燃烧效率优化及关键矿产开发注入新动力。