研究人员推出Foam-Agent，一个新颖的多智能体框架，旨在利用大型语言模型自动化计算流体动力学（CFD）工作流。该系统旨在通过从单一自然语言提示实现端到端自动化，从而降低CFD的入门门槛。Foam-Agent采用多索引检索方案以提高精度，依赖感知的文件生成以保持一致性，以及迭代审查循环以进行错误校正。该框架在FoamBench基准测试中，对基本CFD任务的成功率为88.2%，对更具挑战性的、分布外任务的成功率为62.5%，且无需专家干预。 AI
影响 该框架可能显著降低复杂模拟所需的专业知识，从而加速依赖CFD的领域的研发。
排序理由 该集群描述了一篇研究论文，详细介绍了一个使用LLM自动化科学工作流的新框架。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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