深度分析 AutoDFT：基於閉環多代理人與 LLM 的自治 DFT 計算框架 AutoDFT 提出一套將大型語言模型（LLM）推入密度泛函理論（DFT）每個階段的閉環多代理人架構，藉由分層策略規劃與即時參數生成，讓系統能在執行中監測、復原並依證據修正計畫。該架構由七個專責代理人組成，從策略規劃、步驟參數化，到雙路監控、故障修復與步驟反思，將人類專家在工作流程中的判斷模組化。
