新材料研發是一項涉及多學科知識交叉的復雜系統工程，通常面臨周期長、成本高、流程繁瑣等挑戰。近年來人工智能（AI）在輔助材料設計與性質預測方面展現了巨大潛力。
日前，中國科學院深圳先進技術研究院研制出“多AI—多機器人”協同智能體系統（MARS），并將其用于微膠囊（封裝微球）等多種新材料的創制。
MARS構建了包含19個大模型智能體的層級化架構，并與包含移動機器人、導軌機器人等在內的“異構機器人集群”深度集成。在實驗中，MARS展現了多AI與多機器人之間的高效協同，在短時間內實現了微膠囊等功能性材料的快速創制與性能優化，將原本4個月的研發時間壓縮至4小時。
受人類研發團隊多角色分工啟發，MARS系統構建了包含“PI”“設計師”“編程師”“實驗師”“分析師”五大技術職能組，系統協調19個專業智能體與16種領域特定工具，就像一支分工明確、配合默契的“AI科學家團隊”。“團隊成員”各司其職，通過自然語言交互實現任務規劃、邏輯推理與決策制定，實現了從“任務規劃—實驗設計—代碼編程—實驗執行—數據分析”的全流程閉環的自主材料探索。
MARS系統通過標準化接口調度物理設備、操控物質實體的能力。這種人機協同的科研新范式，有望將科學家從重復性勞動中解放出來，為新材料等領域的突破提供高效的智能化解決方案。
相關研究成果發表在《物質》（Matter）上。