大規模言語モデルにツールを備えた環境が整備されるにつれ、チャット型AIは現在、エージェント型AIへと移行しつつある。複雑な動きを実現するAIエージェント構築は重要な課題であるが、シンプルなAIエージェントを容易に実装する方法も、材料研究において有用である。本研究の目的は、シンプルなAIエージェントコードの有用性を実証し、それらを補足資料として公開・周知することにあり、主要な点は以下のようにまとめらる。(1) ギブズエネルギーの計算を例にAIエージェントを構築するための簡便な手法を実証し、その解説とPythonコードを公開した。(2) 本手法をフェーズフィールドシミュレーションのスクラッチコード開発に応用し、テンプレートとなるPythonコードを公開した。(3) 単純なエージェントAIを用いることで、拡散対挙動に対し、ジャルジンスキー等式が適用可能であることを検証した。これは、拡散対情報から自由エネルギー変化を直接評価する新手法である。