Intelligent Co-Design：借助多模态智能体的交互式LLM室内空间设计框架

在建筑室内设计中，由于客户缺乏设计知识，而设计师又难以解释复杂的空间关系，沟通不畅频繁出现，导致工期延误和经济损失。生成式布局工具的最新进展通过自动化3D可视化缩小了这一差距。然而，主流方法存在局限：基于规则的系统实现硬编码的空间约束，限制了参与式协作；而数据驱动模型则依赖庞大的训练数据集。近期的大语言模型（LLM）通过自然语言实现关于空间关系的直观推理，弥合了这一差距。本研究提出一个基于LLM的多模态多智能体框架，可将自然语言描述与图像动态转化为3D设计。专业化智能体（Reference、Spatial、Interactive、Grader）依据提示词准则运作，协同应对核心挑战：智能体系统支持实时用户交互以进行迭代式空间细化，而检索增强生成（RAG）降低了数据依赖，无需针对任务训练模型。该框架能够准确解读空间意图并生成优化的3D室内设计，提高生产效率，鼓励非设计专业人士参与。跨多种平面图的评估与用户问卷证明了其有效性。一个独立的LLM评估器一致认为参与式生成的布局在用户意图契合度、美学连贯性、功能性和动线方面评分更高。问卷结果显示满意度为77%，且用户明显更偏好该框架而非传统设计软件。这些发现表明，该框架增强了以用户为中心的沟通，并促成更包容、更有效、更具韧性的设计流程。项目主页：https://rsigktyper.github.io/AICodesign/