OptiAgent：通过多代理迭代细化进行端到端优化建模

我们提出了 OptiAgent，这是一个多代理框架，给定运筹学问题的自然语言描述，能够输出可供求解器使用的数学公式以及可执行代码。我们的架构优先考虑数学建模步骤，其中专用代理提取结构，例如决策变量和约束，从而实现迭代自我校正。我们引入了一种新颖的多循环验证架构，具有四种专门的反馈机制，每种机制都针对不同的故障模式，例如误解、结构缺陷、数学不一致、验证失败和代码错误。除了准确性之外，我们的模块化设计还通过提高透明度来改进解决优化问题的过程，因为每个代理都会公开其推理和反馈，从而使整个建模过程可审计。我们的框架在 LP、MILP 和非线性编程任务的 4 个基准测试中的 3 个上实现了最先进的性能，同时在其余数据集上保持高度竞争力。