CeProAgents：面向自动化化工过程开发的分层智能体系统

摘要

化工过程开发是化学工程的基石，因其融合专业知识、概念设计与参数模拟的多面性而构成艰巨挑战。据此，我们提出 CeProAgents，一个通过协作分工自动化化工过程开发的分层多智能体系统。我们的架构包含分别聚焦知识、概念与参数的三个专门智能体群。为有效适应化工任务的内在复杂性，每个智能体群采用将动态智能体聊天群与结构化 Agentic 工作流集成的新型混合架构。为严格评估该系统，我们建立 CeProBench，一个围绕化学工程三大核心支柱构建的多维基准。我们在这些维度上设计六类不同任务，以整体评估系统在化工过程开发中的综合能力。结果不仅证实了所提方法的有效性与优越性，还揭示了大语言模型（LLM）在工业化学工程中的变革潜力与当前边界。

CeProAgents：面向自动化化工过程开发的分层智能体系统 — 图1：CeProAgents 与 CeProBench 概览。a，系统处理异构的化学工程输入，包括科学文档、定义设备与连接关系的PFD图像，以及用于仿真的参数文件。b，CeProAgents架构由三个专门的集群（cohort）组成：知识集群（Knowledge Cohort）从异构来源检索化学工程知识；概念集群（Concept Cohort）衔接文本说明、结构图与PFD图像；参数集群（Parameter Cohort）面向产量与经济目标优化操作配置。c，代表性的多模态工程结果涵盖三个领域：检索到的动力学与物性数据；设计与解析出的PFD示意图；以及经优化的面向产量与成本的工业参数。d，CeProBench套件在知识（Extract与Augment）、概念（Parse、Complete与Design）与参数（Optimize）维度上探测六项原子任务。