AutoFOAM：自我改进的自主OpenFOAM Agent

计算流体动力学（CFD）在现代工程中发挥着重要作用，但使用开源求解器如OpenFOAM则需要相当的知识和技能，以及时间消耗大的配置文件设置。为减轻这一负担，我们提出AutoFOAM - 一种自进化大语言模型（LLM）代理，它基于自然语言指令，自主创建、评估、运行并进化其自身的OpenFOAM模拟。我们的模型在Qwen-coder 2.5-14B上预训练，然后在252个文本提示下针对7个OpenFOAM求解器、13个参数化网格模板和一个y+感知数值策略上进行微调。算法的关键要素是一个复杂的进化循环，由7个阶段组成。为了防止模型在重复自我训练下退化，代理使用了三种互补的抗塌缩流：RAG增强的重试上下文、手术级字典级修补和提示多样性重述。通过将生成式人工智能与严格的流体模拟相结合，AutoFOAM加速了快速原型设计并民主化了高级CFD工作流程。