본 논문은 연구 도구의 지능적인 사용을 가능하게 하는 에이전트 시스템에 대해 설명하며, 특히 적층 제조 분야에서 합금 발견의 복잡성을 해결하기 위해 LLM 기반 에이전트를 활용하는 방법을 제시한다. 이 시스템은 LLM의 광범위한 지식 기반을 사용하여 Model Context Protocol (MCP)을 통해 Thermo-Calc 속성 다이어그램 계산 및 융합 부족 공정 맵 생성과 같은 작업을 수행한다. 또한, 개발된 멀티 에이전트 시스템은 복잡한 사용자 프롬프트를 통해 추론하고 제안된 합금의 인쇄성에 대한 분석을 제공할 수 있다. 이러한 에이전트는 도구 호출 결과에 따라 작업 궤적을 동적으로 조정하여 실제 환경에서 자율적인 의사 결정을 가능하게 한다. 본 연구는 LLM 기반 에이전트를 활용하여 적층 제조 분야에서 합금 발견 작업을 자동화하고 가속화하며, 이러한 멀티 에이전트 시스템의 이점을 보여주는 것을 목표로 한다.
