Resumen: Los sistemas de agente permiten el uso inteligente de las herramientas de investigación, aumentando la capacidad de un investigador para investigar y proponer soluciones novedosas a los problemas existentes. Dentro de la fabricación aditiva (AM), el descubrimiento de aleaciones sigue siendo un desafío complejo, que a menudo requiere experiencia en los diversos dominios de la ciencia de los materiales, las simulaciones termodinámicas y el análisis experimental. Los agentes habilitados para el modelo de lenguaje grande (LLM) pueden facilitar este esfuerzo utilizando su amplia base de conocimiento para enviar llamadas de herramientas a través del Protocolo de contexto del modelo (MCP) para realizar acciones como los cálculos de diagrama de propiedad Thermo-Calc y la falta de generación de mapas de procesos de fusión. Además, el sistema de múltiples agentes desarrollado en este trabajo puede razonar efectivamente a través de indicaciones complejas del usuario y proporcionar análisis sobre la imprimibilidad de las aleaciones propuestas. Estos agentes pueden ajustar dinámicamente su trayectoria de tareas a los resultados de los resultados de las llamadas de herramientas, permitiendo efectivamente la toma de decisiones autónomas en entornos prácticos. Este trabajo tiene como objetivo utilizar los agentes de LLM para automatizar y acelerar la tarea del descubrimiento de aleaciones dentro del campo de la fabricación aditiva y mostrar los beneficios de adoptar este sistema de múltiples agentes.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 5 de octubre de 2025.
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