EngiAgent：面向可行解开放工程问题的LLM智能体全连接协同

摘要

工程问题求解是现实决策的核心：数学表述不仅要刻画复杂问题，还要在数据与物理约束下产出可行解。与在预定义表述上演算的数学解题不同，工程任务要求开放式分析、可行性驱动的建模与迭代精化。尽管大语言模型（LLM）在推理与代码生成上能力强劲，它们往往无法保证可行性，限制了在工程求解上的适用性。为此我们提出EngiAgent：一个带全连接协调器的多智能体系统，经问题分析、建模、验证、求解与解评估等专业智能体模拟专家工作流。全连接协调器支持灵活的反馈路由，克服以往流水线式反思方法的僵硬，确保流程每一步的可行性。该设计不仅提升对数据抽取错误、约束不一致、求解器失败等多样失败情形的鲁棒性，也提高整体求解质量。四个代表性领域的实证结果显示，EngiAgent在可行性上较既有方法大幅改进，确立了以可行性为导向的LLM工程求解新范式。代码与数据见GitHub。

EngiAgent：面向可行解开放工程问题的LLM智能体全连接协同：论文配图 — 图 3：EngiAgent 的总体工作流程。该系统由五个功能代理（分析器、建模器、验证器、求解器、评估器）以及完全连接的协调器和共享内存组成。基线管道（蓝色箭头）显示了预定义的顺序认知架构，而协调器层（红色箭头）支持跨代理的灵活路由、错误诊断和自适应调度，确保解决开放式工程问题的可行性和效率。