摘要
MOOSEnger 是一款专为多物理场面向对象仿真环境(MOOSE)设计的工具增强型 AI 智能体。针对 MOOSE 输入文件语法严格、调试困难的问题,该智能体结合检索增强生成与确定性解析工具,将自然语言意图转化为可运行输入。其采用核心加领域架构,分离通用基础设施与领域插件,并通过预检查流水线修复格式错误。集成 MCP 执行后端进行实时验证与迭代修正。在涵盖多种物理场景的基准测试中,其执行通过率显著优于纯 LLM 基线。
AI 推荐理由
论文核心在于构建特定领域的工具增强型 Agent,重点解决工具调用、语法解析与执行验证。
论文信息