SevenNet 是基于图神经网络的原子间势软件，提供预训练模型、微调接口以及 ASE 和 LAMMPS 模拟集成。
条目更新 ·
项目提供原子间相互作用的学习模型及相关计算工具。其并行分子动力学路径使用 LAMMPS；它是机器学习势项目，不是自主 Agent。
限制
LAMMPS、CUDA 和模型相关依赖应按官方指南配置；仓库代码许可不能替代每个权重的数据覆盖与条款检查。
阅读安装与预训练模型文档，选择适用的检查点。先运行官方 ASE 示例；需要并行模拟时再配置 LAMMPS。
Allegro 在 NequIP 框架中作为扩展实现 E(3)-等变原子间势，并提供文档说明的 GPU 加速选项，以及用于 LAMMPS 模拟的独立插件。
计算化学 · 材料发现
ASE 是原子模拟的 Python 工具库，通过统一计算器接口连接传统计算程序和外部机器学习势。
计算化学
computational-chemistry-agent-skills 集合中的 ASE 路由 Skill，将工作流准备与计算器配置分开，并将执行委托给其他环节。
计算化学 · 材料发现
Cantera Skill (K-Dense) 提供用于均相点火计算的操作说明和 Python 辅助工具，并包含机理来源记录、守恒诊断和数值细化检查。
计算化学 · 工艺优化
ChemAgent (AI4Chem) 是一个面向化学与材料领域工具使用的研究框架，与 CheMatAgent 论文相关；该论文介绍了基于树搜索的规划、工具执行以及基于 ChemToolBench 的训练。
计算化学 · 材料发现
ChemAgent 是一个化学推理研究框架，通过拆解问题并检索可复用记忆来支持推理；其发布的代码可用于构建记忆池和运行 SciBench 实验。
计算化学
为 ASE 晶体连接核验过的 SevenNet 计算器，计算能量和力，并在明确记录收敛状态的前提下执行有限步数的固定晶胞优化。
SevenNet + ASE
材料研究
Python
查看安装指南 →从训练域、能量与导数输出、计算器接口、模型资产许可及参考验证出发，比较材料研究中的原子间势与框架。
理解 ASE 计算器、固定与可变晶胞、力收敛及机器学习势优化成功之后仍需完成的科学验证。