本次汇报定位：选题汇报，目标是提出可落地的研究方案，而非汇报已完成实验结果。

• 近两年 Agent 能力快速增强，已经具备任务编排、工具调用、反思纠错的工程基础。
• 生物化学下游任务（逆合成、代谢位点、酶反应性、结合自由能）长期分散，难以复用。
• BDE/BDFE 提供跨任务的统一“能量语言”，适合做核心中枢。

任务定位：给定目标分子，自动生成可执行的逆合成路径，并优先选择热力学更合理的断键步骤。

• 为什么关键：逆合成是化学合成设计的核心场景，直接决定路线长度、成本与可实现性。
• BDE价值：将“断哪根键”转化为可量化的能量排序问题，减少低可行性候选。
• 任务输入：目标分子、反应模板库、可用试剂与条件约束。
• 任务输出：候选路径、每步断键解释、置信度与替代路线。
• 典型指标：Top-k断键命中率、路径成功率、平均步骤数、计算成本。

任务定位：预测分子在生物体内更可能发生代谢反应的位置（如CYP450相关位点）。

• 为什么关键：代谢位点直接影响药物半衰期、毒性风险与成药性优化方向。
• BDE价值：较低BDE位点往往更易发生H抽取/氧化，能作为位点排序的重要先验。
• 任务输入：分子结构、酶环境上下文、可选实验约束。
• 任务输出：位点排序、风险标签与可解释能量证据。
• 典型指标：Top-1/Top-k命中率、PR-AUC、跨化学空间泛化能力。

任务定位：在给定酶-底物体系下，预测更可能发生反应的位点与反应类型。

• 为什么关键：用于酶工程、定向进化与生物催化路线优化。
• BDE/BDFE价值：统一描述局部键强弱与H转移热力学能力，提高机制解释一致性。
• 任务输入：蛋白残基微环境、底物结构、反应条件。
• 任务输出：位点优先级、机理解释、候选突变方向。
• 典型指标：位点排序相关性、反应类型判别准确率、解释一致性评分。

任务定位：对蛋白-配体候选集合进行热力学排序，辅助先导化合物优选。

• 为什么关键：决定筛选效率，是药物发现中连接计算与实验的关键环节。
• 与能量核心关系：把BDE/BDFE语义与\(\Delta G\)评估对齐，提升跨任务一致性。
• 任务输入：复合物构象、候选分子集合、模拟参数约束。
• 任务输出：候选排名、误差估计、可解释热力学因子。
• 典型指标：Spearman/Pearson相关、RMSE、命中率提升与单位成本收益。

当前痛点可归纳为三类：

本课题核心问题：

1. 能否构建一个能量核心Agent，统一表示与推理 BDE/BDFE 相关知识？
2. 能否通过任务适配器，把该能力稳定迁移到四类下游任务？
3. 能否用统一实验协议评估“核心中枢”带来的真实增益？

文献侧可复用结论（来自调研资料）：

• ALFABET 证明 BDE 可被图模型高效预测，并服务代谢位点等任务。
• 大规模 FEP/ABFE 工作验证了自由能方法在药物任务中的工程价值。
• BDFE 体系可把 pKa 与 E° 统一到同一个热力学标尺中。

本选题的创新定位：

结论：本课题的创新不是“再做一个模型”，而是构建可复用的能量核心系统能力。

总体路线分三层：

1. 任务层：输入具体任务目标与约束（如逆合成路径长度、反应可行性、候选筛选成本）。
2. 核心层：Energy Core Agent 提供统一能量判别能力（BDE/BDFE 语义与不确定性估计）。
3. 执行层：各领域 Agent 负责任务特定推理与工具调用，返回可评估输出。

关键思想：

• 用统一能量语义替代“任务各自为政”的特征体系。
• 用 Orchestrator 把“目标拆解、调用顺序、反馈回路”工程化。
• 用 Evaluator 与共享记忆形成持续改进闭环。

架构职责拆分：

• Orchestrator Agent：任务解析、子目标分解、Agent路由。
• Energy Core Agent：统一能量表示、可行性打分、不确定性控制。
• Domain Agents：Retrosynthesis / Metabolism / Protein Reactivity / Binding FE。
• Evaluator + Shared Memory：自动评估、经验回写、失败模式复盘。

Energy Core Agent 的核心输入输出：

任务适配策略：

• Retrosynthesis：把“断键候选排序”映射为能量引导搜索问题。
• Metabolism：把“代谢位点排名”映射为能量脆弱性评估。
• Protein Reactivity：把“反应位点选择”映射为局部能量变化解释。
• Binding FE：把“结合自由能排序”映射为热力学一致性判别。

说明：本阶段只定义方法与接口，不报告实验结果。

闭环执行流程：

1. 任务请求进入 Orchestrator，生成任务图与调用计划。
2. Energy Core 对候选方案给出“能量可行性 + 不确定性”双输出。
3. Domain Agent 执行任务特定推理并返回候选解。
4. Evaluator 按统一指标打分，Shared Memory 回写成功/失败轨迹。
5. 下一轮调用优先利用高价值经验，提升稳定性与效率。

本汇报仅给出实验方案，不给结果。

统一协议设计：

• 数据拆分：按任务分别设 Train/Valid/Test，并增加跨任务迁移评测集。
• 对照基线：
  1. 无Energy Core的独立任务Agent。
  2. 仅规则或仅单模型方法。
  3. 我们的统一中枢 Multi-Agent 方案。
• 统一评估：任务指标 + 系统指标（推理时延、成功率、稳定性）。
• 消融实验：移除能量核心、移除记忆模块、移除不确定性估计，观察性能变化。

目标：证明“统一能量核心”在多任务场景下的可迁移性与工程收益。

主线任务定义：

• 输入：目标分子、反应约束、可用反应模板库。
• 输出：逆合成路径与每一步断键决策解释。

实验设计：

预期验证点：BDE 引导是否能在不增加过多成本的前提下，提高关键断键决策质量。

三类任务均复用同一 Energy Core Agent，仅替换任务适配器。

预期贡献：

1. 提出一个可复用的能量核心Agent系统范式，统一多任务能量语义。
2. 给出面向生物化学任务的统一实验协议，支持系统级对照。
3. 在逆合成任务上形成可解释的 BDE 引导断键决策方案。

阶段计划（建议）：

收束：本课题重点是把“强Agent能力”沉淀为可迁移的科研基础设施，而不是单点任务刷指标。