论文标题：The potential and challenges of large language model agent systems in chemical process simulation: from automated modeling to intelligent design

期刊：Frontiers of Chemical Science and Engineering

作者：Wenli Du, Shaoyi Yang

发表时间：19 May 2025

DOI：10.1007/s11705-025-2587-5

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基于大语言模型的智能体系统正成为化工过程模拟领域的变革性技术，可提升效率、准确性与决策能力。这类系统通过自动化分析结构化和非结构化来源的数据（包括过程参数、实验结果、模拟数据及文本规范），解决了长期存在的挑战，如手动参数调优、对专家主观经验的依赖，以及理论模型与工业应用之间的脱节问题。本文综述了基于大语言模型的智能体系统在广泛应用中面临的关键障碍，包括软件接口不稳定、动态建模精度有限以及多模态数据整合困难，这些问题阻碍了其规模化部署。随后，本文概述了领域专用基础模型、模型可解释性技术及工业级验证平台的最新进展。基于这些见解，本文提出了一个以三大支柱为核心的技术框架：多模态任务感知、自主规划和知识驱动的迭代优化。该框架可支持复杂模拟环境中的自适应推理与稳健执行。最后，本文勾勒了下一代智能范式，其中自然语言驱动的智能体工作流将高层战略意图与自动化任务执行相统一。本文结尾指出了未来需提升系统鲁棒性、适应性和安全性的研究方向，为基于大语言模型的智能体系统切实融入工业级化工过程模拟铺平道路。

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引用格式

Wenli Du, Shaoyi Yang. The potential and challenges of large language model agent systems in chemical process simulation: from automated modeling to intelligent design. Front. Chem. Sci. Eng., 2025, 19(10): 99 DOI:10.1007/s11705-025-2587-5

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