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。
来源arXiv AI作者: Jiachen Zhang (Peking University, China Agricultural University), Junyi Lao (Peking University), Chenghao Liu (Peking University), Siyuan Liu (Peking University), Shixin Wu (Peking University), Linsen Zhang (Peking University), Boyu Wang (Peking University), Songfang Huang (Peking University)
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。