摘要
本文提出一种由大语言模型驱动的自我进化科学智能体工作流，通过迭代代码生成自动化构建控制器，同时保持严格的可解释性与物理推理能力。该智能体不调整权重，而是将候选策略部署于物理仿真中，主动诊断多模态证据并转化为源代码改进。在欠驱动双关节鱼游动任务中，智能体自主发现并优化出统一控制器，无需重训练即可泛化至未见目标及动态轨迹，展示了将物理证据转化为鲁棒、可读控制策略的自主科学发现过程。
AI 推荐理由
论文核心提出自我进化智能体工作流，通过迭代代码生成和诊断实现控制策略的自主发现与优化。
研究机构
National University of Singapore, Singapore
论文信息