Arijit Roy

该工作提出 TRACEDD 框架，以“工具优先”的多智能体架构让大语言模型充当推理与编排层、由领域验证过的计算工具提供结构、化学、药理与合成预测，并以 JAK2 为案例走通从靶点验证、结构获取或 AlphaFold 预测、可成药性口袋识别、基于强化学习的从头分子生成、先导优化、ADMET 与生物活性评估、文献证据整合到逆合成规划的端到端流程，使每一步决策都与显式工具调用和中间证据相连。

该工作提出 TRACEDD 框架，以“工具优先”的多智能体架构让大语言模型充当推理与编排层、由领域验证过的计算工具提供结构、化学、药理与合成预测，并以 JAK2 为案例走通从靶点验证、结构获取或 AlphaFold 预测、可成药性口袋识别、基于强化学习的从头分子生成、先导优化、ADMET 与生物活性评估、文献证据整合到逆合成规划的端到端流程，使每一步决策都与显式工具调用和中间证据相连。