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EMolAgent 是一个基于大语言模型的计算化学 AI 助手，集成分子团簇计算（结构构建并优化 + 电子性质预测）和 RAG 文献问答功能。
EMolAgent 支持中文和English双语界面，可在应用内随时切换：
- 切换方式：在登录页或主界面侧边栏右上角，使用语言选择器（🌐）切换
- 记忆偏好：语言选择会保存在 Cookie 中，下次访问时自动恢复
- 覆盖范围：界面文案、模型系统提示词、可视化组件等均已支持双语
EMolAgent/
├── src/emolagent/ # 主程序包
│ ├── app.py # Streamlit 主应用
│ ├── core/ # 核心功能模块
│ │ ├── cluster_factory.py # 分子团簇构建
│ │ ├── uma_optimizer.py # UMA 结构优化
│ │ └── tools.py # LangChain 工具集
│ ├── database/ # 数据库模块
│ │ └── db.py # 用户与会话管理
│ ├── knowledge/ # RAG 知识库模块
│ │ └── knowledge_base.py # 文献问答系统
│ ├── visualization/ # 可视化模块
│ │ └── mol_viewer.py # 3D 分子可视化
│ └── utils/ # 工具模块
│ ├── config.py # 配置管理
│ ├── i18n.py # 国际化（中英文翻译）
│ ├── logger.py # 日志配置
│ └── paths.py # 路径管理
├── config/ # 配置文件目录
│ └── settings.yaml # 主配置文件
├── resources/ # 资源文件
│ ├── models/ # 模型权重文件
│ └── db/ # 数据库文件
├── data/ # ChromaDB 向量数据库
├── users/ # 用户数据目录
├── run.py # 启动脚本
└── pyproject.toml # 项目配置
- Python 3.10
- CUDA 12.8（用于 GPU 加速）
- Conda 包管理器
- Linux 64bit 系统
使用 Docker 可以快速部署 EMolAgent，无需手动安装复杂的依赖环境。
- Docker 和 Docker Compose
- NVIDIA GPU 驱动
- NVIDIA Container Toolkit
# 安装 NVIDIA Container Toolkit（Ubuntu）
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart dockergit clone https://github.com/HayesYu/EMolAgent.git
cd EMolAgent# 创建模型目录
mkdir -p resources/models
# 将模型文件放入 resources/models/ 目录：
# - uma-m-1p1.pt（从 https://huggingface.co/facebook/UMA 申请）
# - 电子结构推理权重文件（从 https://drive.google.com/drive/folders/17u1Ex9FNi0lza2Kc0vjP4fU-NssIlO-2?usp=drive_link 获取，该版本仅供测试使用，最新版本暂未发布）# 必需：Google API Key
export GOOGLE_API_KEY="your-google-api-key"
# 必需：Multiwfn
# 从 http://sobereva.com/multiwfn/ 下载 Linux 64bit noGUI 版本，具体配置详见手动安装部分
export MULTIWFN_PATH="/path/to/Multiwfn_2026.1.12_bin_Linux_noGUI"
# 可选：RAG 文献库目录
export LITERATURE_PATH="/path/to/your/literature"# 构建镜像（首次需要较长时间）
docker-compose build
# 启动服务
docker-compose up -d
# 查看日志
docker-compose logs -f浏览器打开 http://localhost:8501
| 挂载路径 | 用途 | 必需 |
|---|---|---|
./data |
ChromaDB + SQLite 数据 | 是（自动创建） |
./users |
用户任务输出 | 是（自动创建） |
./logs |
日志文件 | 是（自动创建） |
./resources/models |
模型文件 | 是（需预先放置） |
./config/settings.yaml |
自定义配置 | 否 |
$MULTIWFN_PATH |
Multiwfn 二进制 | 是（需预先放置） |
$LITERATURE_PATH |
RAG 文献库 | 否 |
# 停止服务
docker-compose down
# 重启服务
docker-compose restart
# 查看容器状态
docker-compose ps
# 进入容器调试
docker-compose exec emolagent bashconda create -n EMolAgent python=3.10
conda activate EMolAgentpip install fairchem-core==2.12.0
pip install torch_geometric
pip install torch_scatter torch_sparse torch_cluster torch_spline_conv pyg_lib -f https://data.pyg.org/whl/torch-2.8.0+cu128.htmlgit clone https://github.com/HayesYu/EMolAgent.gitgit clone https://github.com/Franklalalala/DeePTB.git
cd DeePTB/
git checkout onehot打开 pyproject.toml，取消 scipy 和 lmdb 的版本限制，然后安装：
pip install .
cd ..git clone https://github.com/Franklalalala/EMolES.git
cd EMolES/
git checkout dev
pip install -e .
cd ..git clone https://github.com/Franklalalala/learn_qh9.git
cd learn_qh9/
pip install .
cd ..git clone https://github.com/deepmodeling/dftio.git
cd dftio/打开 pyproject.toml，取消 scipy、torch、lmdb、torch-scatter 的版本限制，然后安装：
pip install .
cd .. git clone https://github.com/Franklalalala/ai4mol.git-
前往 Multiwfn 官网 下载 Linux 64bit (noGUI version)
-
解压并配置：
unzip Multiwfn_2026.1. 12_bin_Linux_noGUI.zip
cd Multiwfn_2026.1.12_bin_Linux_noGUI/- 配置环境变量，编辑
~/.bashrc：
vim ~/.bashrc添加以下内容：
ulimit -s unlimited
export Multiwfnpath=/path/to/Multiwfn_2026.1.12_bin_Linux_noGUI
export PATH="$Multiwfnpath:$HOME/bin:$PATH"- 使配置生效并设置权限：
source ~/.bashrc
conda activate EMolAgent
chmod +x /path/to/Multiwfn_2026.1.12_bin_Linux_noGUI/Multiwfn- 修改
settings.ini配置：
vim settings.ini将 nthreads 修改为 64（或根据您的 CPU 核心数调整）：
nthreads=64cd ..# 安装 MOKIT
conda install mokit -c mokit -c conda-forge -y
# 安装系统依赖
sudo apt install -y libcairo2-dev pkg-config python3-dev
# 安装 RDKit
conda install -c conda-forge rdkit
# 安装 EMolAgent 及其 Python 依赖
cd EMolAgent/
pip install -e .-
前往 Hugging Face UMA 申请获得
uma-m-1p1.pt模型使用权 -
将
uma-m-1p1.pt放置于EMolAgent/resources/models/目录下 -
前往 Google Drive nnenv 获取电子结构推理权重文件
注意：该文件仅供测试使用，最新版本暂未发布
-
将电子结构推理权重文件放置于
EMolAgent/resources/models/
项目使用 YAML 配置文件集中管理各类参数，配置文件位于 config/settings.yaml。
主要配置项包括：
| 配置分类 | 配置项 | 说明 |
|---|---|---|
database |
solvent_db, anion_db |
分子数据库文件路径 |
models |
inference_model, uma_checkpoint, uma_model_name |
模型路径和名称 |
gpu |
available_gpus, max_tasks_per_gpu |
GPU 设备列表和并发任务限制 |
logging |
max_log_size, backup_count |
日志文件大小和备份数量 |
visualization |
max_preview_structures |
结构预览最大显示数量 |
auth |
admin_users |
管理员用户名列表 |
knowledge |
literature_path, collection_name |
文献库路径和集合名称 |
molecules |
default_dme_smiles, default_fsi_smiles |
默认分子 SMILES 定义 |
output |
uma_workspace |
优化器输出目录 |
修改配置后需重启应用生效。也可通过环境变量 EMOL_CONFIG_PATH 指定自定义配置文件路径。
前往 Google AI Studio 注册您的 Google API Key
cd /path/to/EMolAgent/
export GOOGLE_API_KEY="Your Google API KEY"
# 方式一：使用启动脚本（推荐）
python run.py
# 方式二：直接运行 Streamlit
streamlit run src/emolagent/app.py-
将文献 PDF 文件放置于配置的文献目录中（在
config/settings.yaml中配置knowledge.literature_path） -
在
config/settings.yaml中的auth.admin_users列表里添加您的用户名 -
启动应用后，在左侧栏中点击 "重建索引" 即可使用 RAG 功能
ESP 可视化需要 Multiwfn 生成的 cube 文件。启用方法：
-
将 EMolES 项目中
EMolES/src/emoles/inference/infer_entry.py的gen_esp_cube_flag: bool = False改为True -
确保 Multiwfn 已正确安装并配置环境变量
如需修改默认参数（如 GPU 并发数、管理员列表、模型路径等），直接编辑 config/settings.yaml 文件即可。
配置示例：
# 修改 GPU 配置
gpu:
available_gpus: [0, 1, 2, 3] # 使用 4 张 GPU
max_tasks_per_gpu: 3 # 每张 GPU 最多 3 个并发任务
# 添加管理员
auth:
admin_users:
- "hayes"
- "your_username"
# 修改文献库路径
knowledge:
literature_path: "/your/custom/path/to/literature"本项目采用 MIT 许可证 进行许可。
感谢以下开源项目的支持：