代理人工智能（ AI ）系统在材料发现和设计的复杂工作流程自动化方面拥有巨大的潜力，但将其扩展到领域密集型机械研究仍然具有挑战性。在这里，我们提出了GBClaw ，这是一个用于研究一般晶界（ GB ）的结构和变形的代理人工智能框架。虽然一般GB构成了广阔的

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**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2610.28629v1)获取最准确的信息。

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🔗 **原文链接**: [GBClaw: An agentic AI framework for atomistic grain boundary](https://arxiv.org/abs/2610.28629v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Yazhuo Liu, Kunqing Ding, Xiaoguo Gong, Zifeng Wang, Yichen Yang, Yifeng Che, Wen Chen, Josh Kacher, Olivier Pierron, Shigenobu Ogata, Ting Zhu

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
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⏱️ 2026-10-21 13:01