Materials Project数据库智能体

Materials Project Database AI Agent

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面向材料科学研究与教学应用，该智能体集自然语言交互、数据库检索、材料可视化与性质分析于一体。系统基于 DeepSeek 大语言模型、Google ADK、Materials Project API 与 FastMCP 构建，支持用户通过对话方式快速获取材料数据与关键信息。它可按元素组成、能隙范围等条件精准检索材料，并获取晶体结构、能带、声子谱、弹性、介电、吸收等多维性质数据，同时支持 CIF 导出 与 Wulff 形貌计算。 该智能体将传统复杂的数据查询流程转变为高效、直观、智能的科研体验，为材料设计、科研创新与智慧教学提供有力支撑。

Materials Project Database Agent Workflow

面向材料科学研究与教学应用，Materials Project 数据库智能体通过自然语言交互、智能任务规划、数据库检索与多维性质分析，实现材料数据的高效获取与可视化展示。

1

用户提出研究问题

用户通过自然语言输入研究需求，例如查询特定元素组成材料、筛选某一带隙范围的候选材料， 或获取晶体结构、能带及其他关键性质信息。

2

大语言模型理解任务意图

系统基于 DeepSeek 大语言模型对用户请求进行语义解析，识别材料组成、筛选条件、 目标性质以及输出形式等关键信息。

3

Manager 层进行任务规划

基于 Google ADK 的管理层对任务进行自动拆解与流程规划，判断需要调用的功能模块， 包括材料检索、性质获取、结构可视化、文件导出和形貌计算等。

4

Tools 层调用数据库与接口

系统通过 FastMCP 将各类能力封装为标准化工具，并调用 Materials Project API 执行材料检索、数据读取与性质分析任务。

5

多维材料数据获取与分析

系统可获取晶体结构、能带、声子谱、弹性、介电、吸收等多维性质数据， 同时支持按元素组成、能隙范围等条件进行精准筛选。

6

结构可视化与扩展功能

在数据获取基础上，系统进一步支持晶体结构展示、CIF 文件导出以及 Wulff 形貌计算， 满足科研分析与教学展示需求。

7

结果整合与智能反馈

系统将查询结果进行结构化整理，并以图文结合的方式反馈给用户， 支持进一步追问、结果比较与迭代分析。

8

服务科研与智慧教学

该智能体将传统复杂的数据查询流程转化为高效、直观、智能的科研体验， 为材料设计、科研创新与智慧教学提供有力支撑。