VFEAgent：用於端到端自動化有限元分析的多模態智能體框架
VFEAgent是一個端到端多智能體系統，可直接從輸入圖像和問題描述自動完成有限元分析（FEA）建模與仿真。它結合了多模態視覺語言多智能體管道和驗證優先的代碼合成框架，通過ReAct推理提取結構化FEA規範，並具有自調試和回退機制以確保可執行性和物理有效性。實驗表明，VFEAgent在生成完整且物理有效的仿真方面成功率很高，在可靠性和正確性上優於基於LLM的基線方法，有望將工程師從繁瑣的手動分析中解放出來。
來源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：多模態智能體框架實現有限元分析全流程自動化
有限元分析（FEA）是現代工程設計的基石，但其工作流程複雜且高度依賴領域專家知識。儘管近期有研究嘗試將大型語言模型（LLM）集成到FEA中，但這些方法在處理多模態輸入和執行復雜任務方面仍存在侷限。為突破這些瓶頸，研究團隊提出了VFEAgent——一個端到端的多智能體系統，能夠直接從輸入圖像和問題描述中自動化完成FEA建模與仿真。
該系統核心包含兩大組件：第一，多模態視覺語言多智能體管道，利用ReAct（推理與行動）驅動的方式從異構輸入中提取結構化的FEA規範；第二，驗證優先的代碼合成框架，集成魯棒的自調試和回退機制，確保生成代碼的可執行性和物理有效性。
研究團隊在多種工程力學場景下對VFEAgent進行了系統評估。結果表明，VFEAgent在生成完整且物理有效的仿真方面取得了高成功率，在可靠性和正確性上顯著優於基於LLM的基線方法。這些發現驗證了自動化完整FEA工作流的可行性，凸顯了該框架在將工程師從繁重的手工分析中解放出來的潛力。
論文詳細信息：arXiv:2605.28978，2026年5月27日提交，共9頁，3圖，2表。通訊作者為黃松芳。