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ChemGraph

Thang Pham, Murat Keçeli, Aditya Tanikanti / Argonne National Laboratory

ChemGraph は、自然言語による化学リクエストを分子構築、シミュレーション、解析、レポート作成につなぐ Python エージェントフレームワークで、CLI、Python、Streamlit、MCP のインターフェースを備えています。

掲載情報の更新 ·

概要

ChemGraph は、独立した予測モデルではなく、計算化学および材料科学のワークフローを編成するレイヤーを提供します。資料に記載されたアーキテクチャでは、LangGraph、ASE、RDKit、MCP を組み合わせ、自然言語によるリクエストをツール支援型の処理に変換します。研究者は、コマンドラインインターフェース、非同期 Python API、ソースツリー内の Streamlit インターフェース、または MCP ツールサーバーから利用できます。リポジトリには実行可能なコードが含まれ、パッケージメタデータではソフトウェアの状態が beta とされています。

入力には、化学に関する質問、指定する計算設定、さらに専門的なワークフローではリガンド/受容体情報や PDF/テキスト文書が含まれます。出力には分子構造、計算結果、軌跡、スペクトル、レポートなどがあり、セッションの成果物ディレクトリに保存されます。デフォルトの single_agent ワークフローが推奨される入口です。他のワークフローでは、プランナー/実行者によるタスク分解、文書検索、ドッキング、XANES タスク、対話型ワークスペース操作に対応します。チェックポイント対応の main_agent は、指示に基づく Skills を検出し、設定済みの専門エージェントに処理を委任できます。これらの Skills は補助的な指示であり、独立した自律エージェントではありません。

利用できる計算は、検出されたエンジンとインストール済みの依存関係によって異なります。コアインストールには EMT と MACE が含まれますが、他の計算器や専門的なワークフローには追加のパッケージ、実行ファイル、または認証情報が必要です。資料では、EMT はセットアップ確認には適していますが、汎用的な高精度化学計算には適さないとされています。分散実行には、サイト固有の設定とインフラが必要です。ChemGraph は計算を開始し、ファイルを変更できるため、生成された入力、単位、収束状況、結論には科学的な確認が必要です。操作レビュー機構があるものの、ワークスペースの shell アクセスはワークスペース内に制限されていません。公式 README には、これらの機能と境界が記載されていますが、独立した科学的検証の証拠ではありません。

主な機能

  • 自然言語によるリクエストを、分子検索、分子構築、ASE 計算、解析、レポート作成につなぎます。
  • CLI と非同期 Python インターフェース、ソースをチェックアウトして利用する Streamlit インターフェース、および stdio または streamable HTTP を介した MCP ツールサーバーを提供します。
  • デフォルトの `single_agent` ワークフローに加え、依存要件が記載された、ドッキング、文書検索、XANES、プランナー/実行者による専門ワークフローを備えています。
  • 永続的な対話型 `main_agent` セッション、必要に応じたツール検出、指示に基づく Skills、任意の専門エージェントへの委任、ファイル変更や shell コマンドに対する操作レビューをサポートします。
  • 起動時に利用可能な計算器エンジンを検出し、環境内で利用可能なものを公開します。コアインストールには EMT と MACE が含まれます。
  • ローカルプロセス、Parsl、Ensemble Launcher、Globus Compute、Academy による任意の実行経路を備えています。これらには追加の依存関係またはインフラが必要です。

用途

  • 評価案:自然言語による分子検索または構造構築のリクエストを、手作業で確認した化学識別子や構造と比較します。
  • 評価案:明示的に選択した計算器で小規模な ASE 計算を実行し、より広範な研究での利用を検討する前に、生成された入力、エネルギー、単位、収束状況を確認します。
  • 評価案:PDF/テキスト検索と化学ツールを組み合わせ、回答が提供された文書に基づき、継続して追跡可能かを評価します。
  • 統合評価案:ChemGraph の化学ツールを MCP クライアントに公開するか、必要な実行バックエンドとサイトリソースを設定したうえで、分散スクリーニングワークフローを評価します。

使い方

  1. インストールガイドを読み、分離された Python 環境を用意します。提供された README では Python 3.11 以降が必要とされています。選択したワークフローに必要な任意の依存関係だけをインストールしてください。
  2. モデルと認証を参照して LLM プロバイダーを選択します。必要な認証情報はコミット対象のファイル以外に設定し、プロバイダーへのアクセスとローカルにインストールされた ChemGraph フレームワークを区別してください。
  3. single_agent を使い、クイックスタートに従います。分子検索、または計算器を明示的に選択した EMT のセットアップ確認から始めてください。検索の例ではネットワーク接続が必要となる場合があり、EMT は汎用的な高精度化学計算手法ではありません。
  4. 通常は cg_logs/ の下に書き込まれるセッション成果物を確認します。結果に依拠する前に、構造、計算器の設定、単位、収束状況、最終的な解釈を確認してください。
  5. ドッキング、検索、XANES、ワークスペースのタスクを追加する前に、ワークフローガイドを参照してください。対話型エージェントの承認動作とホストアクセスの境界を確認してください。
  6. ツール連携には、MCP サーバーガイドに従ってください。分散実行は独立したセットアップ作業として扱い、文書に記載された依存関係とインフラを準備してください。

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