上下文即是一切：在流程模拟中利用智能体AI迈向自主的基于模型的过程设计

将大语言模型（LLM）与推理和工具使用能力相结合的智能体AI系统正在改变诸多领域——尤其是软件开发。相比之下，它们在化工过程流程建模中的应用在很大程度上仍未被探索。在本工作中，我们提出了一个在工业流程模拟环境中提供辅助的智能体AI框架。为此，我们展示了GitHub Copilot（GitHub, Inc., 2026）在使用Claude Opus 4.6（Anthropic, PBC, 2026）等最先进LLM时的能力：以技术文档和少量带注释的示例作为上下文，为我们的内部过程建模工具Chemasim生成有效语法。在此基础上，我们开发了一个多智能体系统，将过程开发任务加以分解：一个智能体运用工程知识解决抽象问题，另一个智能体将解决方案实现为Chemasim代码。我们通过典型的流程建模示例展示了该框架的有效性，包括（i）一个反应/分离过程、（ii）一个变压精馏，以及（iii）一个包含夹带剂选择的非均相共沸精馏。沿着这一思路，我们讨论了该框架当前的局限性，并概述了进一步提升其能力的未来研究方向。