闭环AI实现可认证的工程设计

智能体AI已自动化科学发现的多个环节，包括论文生成、专家级编码、治疗方案提议和自主实验。复杂的物理工程设计仍是空白，因为候选设计必须同时满足流体动力学、固体力学和结构稳定性的多重约束。我们提出The AI Engineer，一个将大语言模型（LLM）与确定性工程后端耦合在闭环中的智能体框架：自然语言需求被转换为设计域几何与网格；拓扑用与CalculiX求解器耦合的双向渐进结构优化（BESO）进行优化；在海气-水动-伺服弹性载荷工况下，构件尺寸用与Zwind耦合的粒子群优化（PSO）细化。为在不产生逐候选认证成本的情况下探索大量设计，一个自动评审员使用以11个真实漂浮式风电项目校准的分段线性函数，从五个维度（承载力、钢材强度、单位成本、可建造性、疲劳寿命）对每个候选评分。只有当候选达到综合分数 S ≥ 85（A级）且无子分数低于60时，搜索才终止。我们通过将得分最高的设计提交中国船级社（CCS）申请原则性批准（AIP）来验证这一门槛，该设计通过了；AIP因此构成一个外部检查，证明评审员追踪的是专业判断而非日常目标本身。该认证设计优于人工优化的TuQiang基线，在满足全部AIP标准的同时，将钢材质量与单位资本成本各降低8.1%。这种每个提案都由确定性物理和成文极限状态评判的验证闭环机制，使The AI Engineer有别于开放式生成系统。剩余局限包括详细设计与制造硬约束。