RxnScout：视觉语言智能体优化镍催化C-糖基化反应条件

研究在湿实验试点中评估本地部署的视觉语言模型智能体RxnScout，用于筛选此前未优化的镍催化C-糖基化底物对反应条件。RxnScout读取反应式图像，从化学家整理的市售试剂集中选择候选，并根据实测产率更新推荐；顺序筛选每次只改变一个条件维度，执行前由化学家审核理由。湿实验比较显示，RxnScout以少于基线的试验次数达到该轮筛选中的最佳催化剂产率，文中还讨论了部署权衡、局限与生成理由中的错误。