VFEAgent：用于端到端自动化有限元分析的多模态智能体框架
VFEAgent是一个端到端多智能体系统，可直接从输入图像和问题描述自动完成有限元分析（FEA）建模与仿真。它结合了多模态视觉语言多智能体管道和验证优先的代码合成框架，通过ReAct推理提取结构化FEA规范，并具有自调试和回退机制以确保可执行性和物理有效性。实验表明，VFEAgent在生成完整且物理有效的仿真方面成功率很高，在可靠性和正确性上优于基于LLM的基线方法，有望将工程师从繁琐的手动分析中解放出来。
文章情报
要点
- VFEAgent自动处理FEA建模和仿真，仅需输入图像和问题描述。
- 采用多模态视觉语言多智能体管道和ReAct驱动的推理。
- 包含验证优先的代码合成框架，具备自调试和回退机制。
- 在多个工程力学场景中验证，性能优于LLM基线方法。
为什么重要
这条新闻值得关注，因为VFEAgent自动处理FEA建模和仿真，仅需输入图像和问题描述。
技术影响
可能影响模型选型、推理成本、产品能力和评测基准。
VFEAgent：多模态智能体框架实现有限元分析全流程自动化
有限元分析（FEA）是现代工程设计的基石，但其工作流程复杂且高度依赖领域专家知识。尽管近期有研究尝试将大型语言模型（LLM）集成到FEA中，但这些方法在处理多模态输入和执行复杂任务方面仍存在局限。为突破这些瓶颈，研究团队提出了VFEAgent——一个端到端的多智能体系统，能够直接从输入图像和问题描述中自动化完成FEA建模与仿真。
该系统核心包含两大组件：第一，多模态视觉语言多智能体管道，利用ReAct（推理与行动）驱动的方式从异构输入中提取结构化的FEA规范；第二，验证优先的代码合成框架，集成鲁棒的自调试和回退机制，确保生成代码的可执行性和物理有效性。
研究团队在多种工程力学场景下对VFEAgent进行了系统评估。结果表明，VFEAgent在生成完整且物理有效的仿真方面取得了高成功率，在可靠性和正确性上显著优于基于LLM的基线方法。这些发现验证了自动化完整FEA工作流的可行性，凸显了该框架在将工程师从繁重的手工分析中解放出来的潜力。
论文详细信息：arXiv:2605.28978，2026年5月27日提交，共9页，3图，2表。通讯作者为黄松芳。