关于我们
产品技术
应用场景
新闻动态
EN
联系我们
关于我们
产品技术
应用场景
新闻动态
EN
联系我们
首页
关于我们
产品技术
应用场景
新闻动态
联系我们

Agent Mira

化学材料研发专用智能体

融合搜索矩阵、AI科学模型与第一性原理计算工具链,自动化完成各类化学材料研发挑战

免费试用
跨尺度驱动研发落地

应用场景

分子设计

结构设计

计算验证

性质预测

高通量筛选

反应预测

反应条件优化

副产物预测

合成路径推荐

催化剂设计

配方优化

材料性能预测

多目标优化实验推荐

可解释性建模

应用领域

基础化工

精细化工

碳一化工

高端新材料

专业研发,举重若轻

交互功能

多模式的输入方式
可知可控的全流程
灵活的文件浏览及下载方式

多模式的输入方式

  • 搜索分子数据库
  • 上传结构文件,自动完成解析
  • 内置绘制工具,自由绘制分子结构

可知可控的全流程

  • 一键生成计划,动态调整方案
  • 自动执行任务,透明化进程
  • 卡片式任务条,支持回溯查看

灵活的文件浏览及下载方式

  • 多样的文件导航方式,实现快速浏览
  • 多种类型文件的可交互结果展示
  • 一键下载全过程文件与报告
多智能体协同与工具矩阵支撑

技术底座

用户交互层

专业问答

基础工具调用

分析总结与可视化

复杂任务

意图理解

任务编排

任务执行

分析总结

接收编排好的执行流程

流程调度层内容

场景能力

分子筛选

反应解析

实验设计

条件优化

流程范式

经验驱动—深度研究工作流

机理驱动—科学计算工作流

数据驱动—机器学习工作流

接收工具调用的具体指令

平台工具层

ReactGen

反应生成式AI设计

Reactify

高精度计算推荐引擎

ReactControl

即时决策与效率提升

ReactBO

超高速材料发现与优化加速器

ReactNet

自动化探索最优反应路径

ReactHTE

模型高效驱动高通量实验

开源数据库

PubChem

CCDC

USPTO

Material Project

Open Catalysts

OMol25

自研数据库

300万个包含11种常见元素的化学反应数据库

200万个Hessian矩阵数据库

LLM-SDE

自研算法与模型

React-OT

OA-ReactDiff

LLM-EO

AlphaNet

T5Chem

通用计算工具

RDKit

Auto3D

CREST

xtb

GPU4PySCF

ORCA

Quantum Espresso

ABACUS

Agent Mira持续升级中

功能建设

领域专用文献与专利深度调研

高价值数据集与知识库持续扩充

生成式模型与反应网络系列算法升级

可视化图表展示与分析

自动化实验工站一体化交付

更多开源生态支持

深度原理(Deep Principle)是一家全球领先的AI for Materials科技创新公司,致力于通过人工智能技术加速材料化学创新。其寓意着结合深度学习(Deep learning)和第一性原理(First Principles),重新深入解构微观世界(粒子世界)运行原理。
产品技术 联系我们 新闻动态
关于我们 应用场景
© this year Deep Principle 版权所有。
浙ICP备2025204676号
隐私条款 法律声明
Your browser does not support the video tag.