LLM智能体利用仿真模型开展受控实验

摘要

这项工作提出一个多智能体框架，让大型语言模型（LLM）智能体结合高保真科学仿真模型，在制药工艺设计中开展受控实验。系统根据用户问题和基线配置构建结构化任务表征，设计实验，执行对比仿真，解释结果，并综合形成工艺参数优化的循证建议。相比纯语言推理，该框架通过干预、比较和观察支持推理，产出更具体、可操作的输出；在工业应用场景中，用户评价显示其正确性和有用性更高。消融研究和可视化案例分析进一步证明了仿真集成实验推理的有效性和实用性。