Die Entdeckung neuer ionischer Flüssigkeiten (ILs) wird durch kritische Herausforderungen bei der Eigenschaftsvorhersage behindert, darunter begrenzte Datensätze, geringe Modellgenauigkeit und fragmentierte Arbeitsabläufe. Mit der Kraft von Großsprachmodellen (LLMs) stellen wir, soweit uns bekannt ist, den ersten LLM-Agenten für die Entdeckung ionischer Flüssigkeiten vor: AIonopedia. Unterstützt durch ein multimodales Domänen-Grundmodell für ILs, das durch LLMs erweitert ist, ermöglicht AIonopedia präzise Eigenschaftsvorhersagen und integriert eine hierarchische Sucharchitektur für die molekulare Screening- und Entwurfsprozesse. Das Modell wurde auf einem neu zusammengestellten und umfassenden IL-Datensatz trainiert und evaluiert und zeigt überlegene Leistung. Ergänzend zu diesen Ergebnissen zeigen Evaluierungen an in der Literatur berichteten Systemen, dass der Agent effektive Modifikationen ionischer Flüssigkeiten durchführen kann. Über rein offline durchgeführte Tests hinaus wurde die praktische Wirksamkeit durch eine echte Laborvalidierung bestätigt, bei der der Agent herausragende Generalisierungsfähigkeiten bei anspruchsvollen Out-of-Distribution-Aufgaben demonstrierte und somit seine Fähigkeit unterstreicht, die Entdeckung ionischer Flüssigkeiten in der Praxis zu beschleunigen.