ARCHE：自主化学机理发现智能体系统
原文标题：Autonomous Chemical Mechanistic Discovery through Agentic Reasoning and Validation
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研究提出ARCHE自主智能体系统，整合通用推理模型、领域专用计算化学模型与结构化工具注册表，将机理探究转化为可扩展的自验证闭环流程。系统在三个递进场景中验证：重建不对称催化反应的立体控制过渡态、为未发表的α-碘硼酸酯C-I裂解反应提出并验证自由基路径、识别镍催化迁移交叉偶联选择性的化学可解释描述符。代码已开源。
- 问题
- 化学机理探究仍依赖专家介入，计算工作流难以自动化。
- 方法
- ARCHE 智能体整合通用推理模型、计算化学模型与工具注册表，形成自验证闭环。
- 结果
- 在不对称催化过渡态重建、α-碘硼酸酯 C-I 裂解自由基路径、镍催化迁移交叉偶联描述符三个场景验证。
- 影响
- 为自主化学发现提供可复用智能体架构，降低机理研究的人力门槛。
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ARCHE整合推理模型与计算化学模型，在三个递进场景自主验证反应机理
- •系统由通用推理模型、领域专用计算化学模型与结构化工具注册表组成
- •闭环流程：解读问题、生成并排序机理假设、编排计算工作流、依证据迭代修正
- •场景一重建不对称催化反应的立体控制过渡态并验证机理
- •场景二为未发表的α-碘硼酸酯C-I裂解提出并验证自由基路径；场景三识别镍催化迁移交叉偶联选择性描述符
- •代码已开源
为什么重要：把机理探究从依赖专家干预转为可扩展的自验证闭环，为机器辅助化学研究提供可复用范式。
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