多孔材料的吸附研究涉及结构构建、力场选择、模拟运行、结果验证以及后续分析等多个环节，传统上难以实现端到端的全自动化。本文评估了 RaspAssistant——一个层次化多智能体框架——在从力场准备到验证再到分离分析的完整工作流中的表现。
在四个吸附与分离基准上，分别进行十二次多智能体工作流复现实验，依据工作流正确性、模拟有效性和分析一致性三项指标进行评分，整体得分介于 8.50 到 10.00 之间。
另设八例力场提取基准，计算加权平均得分 0.967，综合考虑参数一致性和 RASPA 可用性。
在开放式案例中，系统首先诊断并改进了乙炔的力场；随后在 MFI 实验数据的基础上验证了 $CO_2$ 力场，并对 197 种纯硅沸石进行筛选，全部通过了自动化输入检查。
这些结果表明，在给定任务描述和必要输入后，RaspAssistant 能够自主完成工作流的协调、验证、适配和文档生成，并在关键环节揭示模型敏感性和方法局限，为专家审阅提供依据。
点评