AutoMOOSE：用于自主相场模拟的智能体AI

摘要

MOOSE 等多物理场仿真框架为相场材料建模提供了严格的引擎，但其采用受到构建有效输入文件、协调参数扫描、诊断故障和提取定量结果所需的专业知识的限制。我们推出 AutoMOOSE，这是一个开源代理框架，可以通过单个自然语言提示来编排完整的模拟生命周期。 AutoMOOSE 部署了一个五代理管道，其中输入写入器协调六个子代理，审核器自动纠正运行时故障，无需用户干预。模块化插件架构无需修改核心框架即可实现新的相场公式，并且模型上下文协议 (MCP) 服务器将工作流程公开为十个结构化工具，以便与任何 MCP 兼容客户端进行互操作。 AutoMOOSE 在四温度铜晶粒生长基准上进行验证，生成 MOOSE 输入文件，其中 12 个结构块中的 6 个与人类专家参考完全匹配，4 个功能等效，以 1.8 倍的加速并行执行所有运行，并执行涵盖意图、有限元执行和阿伦尼乌斯动力学的端到端物理一致性检查，无需人工验证。在 T >= 600 K 时，晶粒粗化动力学恢复为 R^2 = 0.90-0.95；在相同参数下，恢复的激活能 Q_fit = 0.296 eV 与人工编写的参考值 (Q_fit = 0.267 eV) 一致。在单个校正周期内自动诊断和解决三个运行时故障类别，并且每次运行都会生成满足公平数据原则的出处记录。这些结果表明，了解物理原理和执行经过验证的模拟活动之间的差距可以通过轻量级多代理编排层来弥补，从而为人工智能驱动的材料发现和自动驾驶实验室提供一条途径。

AutoMOOSE：用于自主相场模拟的智能体AI：论文配图 — 图 1：AutoMOOSE 代理管道。五个 claude-sonnet-4-20250514 代理 (f1f_{1}–f5f_{5}) 将自然语言提示转换为完整的 MOOSE 相场模拟。 Architect (f1f_{1}) 解析用户提示并构建结构化仿真计划 𝒫\mathcal{P} （方程（9）），对物理模型、网格几何、求解器容差和扫描参数进行编码。输入编写器 (f2f_{2}) 是一个复合代理，它按照严格的依赖顺序协调六个子代理 — a 网格、b 变量、c 内核、d 材料、e 后处理器和 f 执行器 — 通过插件注册表呈现经过验证的 MOOSE .i 输入文件（第 2.8 节）。 Runner (f3f_{3}) 启动 MOOSE 并将解算器输出流式传输到实时日志面板；如果收敛失败，错误日志将路由到检查器 (f4f_{4})，检查器诊断故障类别，提出更正的参数，并通过重试弧将它们返回到 f2f_{2}（第 2.6 节）。成功后，f3f_{3} 将运行输出传递到可视化 (f5f_{5})，以便根据 CSV 后处理器输出进行定量动力学分析，包括晶粒粗化率提取和 Arrhenius 拟合（第 2.7 节）。虚线边框：复合输入写入器块（f2f_{2}）；黑色箭头：标称正向管道；红色箭头：故障路径；绿色箭头：成功之路。