摘要
化学工艺开发因融合专业知识、概念设计与参数模拟而极具挑战。为此，本文提出 CeProAgents，一种旨在通过协作分工自动化该过程的分层多智能体系统。其架构包含专注于知识、概念和参数的三个专用智能体群组，每组采用结合动态聊天组与结构化工作流的混合架构。研究还建立了 CeProBench 基准，通过六类任务全面评估系统能力。结果证实了该方法的有效性，并揭示了大语言模型在工业化学工程中的潜力与局限。
AI 推荐理由
论文提出分层多智能体系统，核心在于通过协作分工自动化复杂的化学流程开发任务规划。
研究机构
中国科学院大学计算机科学与技术学院认知智能国家重点实验室，河北，中国
大连物理化学研究所，中国
论文信息