反应可行性预测一直是个‘各工具各显神通’的领域，但单一模型（如LLM、图神经网络或传统DFT代理模型）在不同反应类型上的表现方差极大。ARMOR的核心贡献不在于提出新模型，而在于用智能体框架显式建模‘工具特定效用’——这其实是一个元学习+在线决策问题。从个人经验看，过去我们常陷入‘堆模型集成’的误区，以为融合越多工具越好，但实际效果往往被冗余和冲突拖累。ARMOR通过动态优先选择并解决工具冲突，更像是在做工具层面的‘路由优化’，这比简单的加权投票要前瞻得多。
我尤其关注其‘自适应优先选择’机制：它是否依赖大量标注数据来训练效用函数？如果迁移到全新反应类型（如有机催化中的罕见机理），冷启动问题如何解决？另外，工具冲突解决策略是硬约束还是软调节？这些细节决定了框架的泛化边界。
从行业视野看，ARMOR暗示了一个趋势：未来的计算化学AI将不再是‘模型竞赛’，而是‘工具编排’的战场。类似技术可能会从反应预测延伸到分子性质预测、逆合成路径规划等领域。但挑战在于，如何让框架对工具失效（如LLM幻觉、DFT收敛失败）保持鲁棒？这可能是下一个研究热点。
讨论问题：1. 工具效用建模中，是否应该引入‘置信度校准’来替代简单的历史准确率统计？2. 框架的决策延迟能否满足高通量筛选场景的实时性要求？期待听到大家的实践案例。