PhysAgent：通过基于轨迹的多智能体反馈实现基于物理的 4D 合成自动化

针对物理 plausible 的 3D 运动合成依赖人工干预的问题，本文提出 PhysAgent，首个闭环多智能体框架。该方法解耦材料与动力学，利用配备外力场技能模块的语义智能体掌握仿真规则；随后，细化智能体基于轨迹反馈，将视觉模型提取的运动轨迹转化为文本描述，借助大模型常识推理实现零-shot 宏观跳跃，动态切换离散力场并逃离局部最优。实验表明，该方法在生成多样性和物理准确性上显著优于现有基线。