提出Agentic-MatriBO能力编译智能体贝叶斯优化框架

Yu Zeng 等在 arXiv 论文（arXiv:2610.17832v1）中提出 Agentic-MatriBO，一个面向材料与化学设计的能力编译智能体贝叶斯优化框架：将贝叶斯优化组件及其选择条件表示为可组合能力，由语言策略生成优化配方和候选计划，能力编译器依据目录校验，确定性执行层负责验证并提交候选。 作者报告的实验结果为：在 BO 阶段最优质量曲线的归一化面积（nAUC-BO）上，该框架在 COF 任务上显著更高，在 PCE10 和 BH 上接近最优基线，在 Suzuki 上更低；COF 消融实验显示，移除能力编译器或证据门控伴随累计质量下降和精确最优命中减少。以上为作者声称的结果，目前处于论文预印本阶段。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。