一种用于减少大语言模型在多步结构建模中幻觉的新型多智能体架构

针对大语言模型在多步结构建模中因长序列操作导致幻觉频发和错误累积的问题，本研究提出了一种新型多智能体架构。该架构利用问题分析与构建规划智能体提取参数并制定分步计划，随后节点、单元及荷载分配智能体并行协作组装几何与荷载信息，最终由代码翻译智能体生成可执行的 OpenSeesPy 脚本。基准测试表明，该架构在 20 个框架问题中表现优异，显著提升了计算效率与系统可扩展性。