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。
文章情報
要點
- VFEAgent自動處理FEA建模和仿真，僅需輸入圖像和問題描述。
- 採用多模態視覺語言多智能體管道和ReAct驅動的推理。
- 包含驗證優先的代碼合成框架，具備自調試和回退機制。
- 在多個工程力學場景中驗證，性能優於LLM基線方法。
為甚麼重要
這條新聞值得關注，因為VFEAgent自動處理FEA建模和仿真，僅需輸入圖像和問題描述。
技術影響
可能影響模型選型、推理成本、產品能力和評測基準。
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。