Este artículo presenta un estudio sobre el desarrollo de un marco de agentes que puede realizar tareas complejas de forma autónoma mediante la integración de múltiples modelos de lenguaje a gran escala (LLM), y su aplicación a la ingeniería inversa de metamateriales fotónicos. Dado un espectro óptico deseado, el marco propone y desarrolla de forma autónoma un modelo de aprendizaje profundo con visión de futuro, accede a herramientas externas mediante API para tareas como simulación y optimización, utiliza memoria y genera el diseño final mediante métodos inversos profundos. Demuestra su eficacia mediante la automatización, el razonamiento, la planificación y las capacidades adaptativas, y puede generar resultados diversos y potencialmente novedosos mediante la reflexión interna y la flexibilidad de decisión.
