MolPilot：基于 Agnes Harness 的 AI 分子筛选与三维结构验证系统

我们正在参加 2026 年江苏省 AI+科学与工程创新实践黑客松（高校组），参赛项目为MolPilot。

MolPilot 面向分子结构分析与候选筛选任务，将 Agnes Harness（AGH）、MCP 工具接口和 RDKit 化学信息学工具进行整合，探索 AI 智能体在科学计算任务中的执行与验证能力。

项目主要功能：

1. 分子结构校验：输入 SMILES，判断化学结构表示是否有效。
2. 分子性质分析：计算分子量、LogP、TPSA 等描述符。
3. 候选分子筛选：根据条件对候选进行排序，并展示筛选依据。
4. 三维结构生成：利用 RDKit 生成分子三维构象，导出 SDF 文件。
5. 异常处理：对非法结构、约束不满足及目标不明确的情况作出反馈。

技术方案：

• Agnes Harness：负责智能体执行、工具调用与运行轨迹记录。
• Agnes 模型：参与任务理解、工具选择和结果解释。
• MCP：连接智能体与分子计算工具。
• RDKit：完成分子解析、性质计算及三维构象生成。
• 3Dmol.js：用于分子结构的可视化展示。

项目已完成正常、边界和异常场景的测试，并提供演示视频及本地复现说明。

MolPilot 的目标是让 AI 不只是回答化学问题，还能调用专业工具执行计算，并将计算结果转化为可检查的证据。

说明：本项目属于分子计算与筛选原型，不代表已经完成实验室药效验证。