操作纳米尺度表征科学仪器的Agentic AI

操作原子力显微镜（AFM）等科学仪器需要持续的专家决策。受过训练的用户要定义实验意图，将其转化为仪器命令，评估传入数据，调整成像参数，并对最终图像进行后处理。现有自动化通常只通过硬编码例程、任务专用控制器或训练好的机器学习模型来解决这一工作流的部分环节。在这里，我们提出一个agentic-AI框架，它使用一个通用的、工具增强的大语言模型来操作AFM工作流中可执行的部分，该模型通过模型上下文协议（MCP）与仪器功能连接。该框架由3个基于MCP的智能体组成：AFM Messenger将自然语言指令转换为经过校验的仪器命令；AFM Pilot通过大语言模型（LLM）评估图像质量，并在必要时调整成像参数；AFM Doctor诊断图像伪影，并从预先批准的工具集中应用透明的后处理。由于语言模型执行的是图像评估，而非固定的标量目标函数或外部优化器，同一策略可以跨样品类型和成像模式应用，无需专门重新训练。硬件操作安全通过执行前的歧义检查层来强制保障。与微调模型和现成工具使用模型的基准对比表明，正是这一受保护的执行层，而非单靠模型能力，将错误命令执行降为零。在不同样品的实机实验中，AFM Pilot在图像质量、迭代次数和调优时间上与专家操作者相当，无显著差异。这些结果展示了科学仪器agentic操作的一条安全路径：实验意图仍由人类定义，而命令执行、基于图像的调优和后处理则委托给AI智能体。