AdsMind es un sistema multiagente de bucle cerrado que utiliza campos de fuerza basados en aprendizaje automático y retroalimentación para corregir errores en las búsquedas de configuraciones de adsorción sobre superficies catalíticas. Alcanza tasas de éxito del 100% y 98.8% en los benchmarks AA20 y OCD-GMAE62, reduce la dispersión energética 14 veces en comparación con las líneas base y mantiene los signos correctos de energía de adsorción en la validación DFT, superando a los agentes LLM de bucle abierto.