AGAPI: Offene Agenten-Plattform beschleunigt Materialdesign auf AtomGPT.org

Die neue AGAPI-Plattform von AtomGPT.org eröffnet Forschern einen völlig offenen Zugang zu einer Agenten-basierten KI-Umgebung, die mehr als acht Open‑Source‑LLMs mit über zwanzig Materialwissenschafts‑APIs verbindet. Durch die Integration von Datenbanken, Simulationswerkzeugen und Machine‑Learning‑Modellen in ein gemeinsames Orchestrierungs‑Framework wird die bisher fragmentierte Landschaft der Materialforschung vereint.

AGAPI nutzt eine Agent‑Planner‑Executor‑Summarizer‑Architektur, die eigenständig komplexe Mehrschritt‑Workflows erstellt und ausführt. Dazu gehören die Beschaffung von Materials‑Daten, die Vorhersage von Eigenschaften mittels Graph‑Neural‑Networks, die Optimierung von Machine‑Learning‑Force‑Fields, Tight‑Binding‑Berechnungen, Diffraction‑Analysen und sogar inverse Design‑Aufgaben. In Praxisbeispielen wurden heterostrukturierte Bausteine aufgebaut, Pulverkristall‑Röntgen‑Diffraction‑Analysen durchgeführt und Defekte in Halbleitern mit bis zu zehn aufeinanderfolgenden Operationen optimiert.

Die Leistungsfähigkeit von AGAPI wurde anhand von über 30 Beispiel‑Prompts getestet, wobei die Ergebnisse mit und ohne Tool‑Zugriff mit experimentellen Daten verglichen wurden. Mit mehr als 1.000 aktiven Nutzern bietet die Plattform eine skalierbare und transparente Basis für reproduzierbare, KI‑beschleunigte Materialentdeckungen. Der komplette Code ist frei verfügbar unter https://github.com/atomgptlab/agapi.