迈向流体力学中的多智能体自主推理

针对单智能体系统在科学工作流中因上下文饱和导致可靠性下降的问题，本文提出了一种用于流体力学的多智能体系统原型。该系统通过层执行图协调专用智能体：规划器智能体依据自然语言路由启发式构建执行拓扑；专家智能体在严格工具白名单下运行；整合器与报告者智能体分别负责输出融合与最终合成。实验表明，该架构在复杂查询中实现了高事实精度，有效缓解了单体架构的上下文限制，并具备优雅的降级处理能力。