AI Control Scientist：LLM驱动的自动化控制设计智能体系统

摘要

控制系统设计对现代工业至关重要，例如化工过程的温度调节和航空发动机控制。然而，传统控制设计工作流高度依赖专家知识和大量手动参数调优，导致效率和可扩展性受限。为此，本文提出AI Control Scientist（AICS），首个能从语言形式的设计需求自动生成优化控制器的大语言模型（LLM）驱动智能体。具体而言，任务建模智能体将用户需求解读为工程约束；控制器设计智能体生成候选控制器结构和可执行代码；参数调优智能体依据闭环性能指标准则优化控制器参数。实验表明，所提出的智能体系统能够自动生成多个代表性控制系统，在设计成功率和优化效率上都优于现有自动化基线。这项工作有潜力将控制系统设计从人驱动转变为智能体驱动，为模型预测控制及其他先进控制系统的设计铺平道路。

AI Control Scientist：LLM驱动的自动化控制设计智能体系统：论文配图 — 图2：所提出多智能体系统的总体架构。它由以下部分组成：负责语义形式化的任务建模智能体（Task Modeling Agent），将含糊的自然语言需求转化为严格的数学约束；负责基于逻辑的代码生成的控制器设计智能体（Controller Design Agent），基于被控对象特性综合出理论上合理的控制器结构；以及负责精确优化的参数整定智能体（Parameter Tuning Agent），利用外部数值求解器在闭环稳定性准则下细化控制增益。