PEAR：一种基于多大型语言模型代理的强健灵活的显微计算自动化框架

本研究解决了显微计算技术中图像质量优化难题，尤其是在参数选择方面的低效问题。提出的“显微实验与分析机器人”（PEAR）框架通过多个大型语言模型代理实现数据分析的自动化，显著提高了工作流成功率。PEAR 的设计兼具灵活性和适应性，适用于不同研究环境的自动化需求。