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CAX-Agent：为可靠APDL自动化打造的轻量级智能体框架
大型语言模型在MAPDL有限元仿真中面临可靠性挑战：缺乏结构化执行控制、工具封装和故障恢复时，输出不一致且任务失败频发。CAX-Agent通过领域特定的编排中间件解决这一问题，该中间件管理工具生命周期、工作流状态和恢复升级。本文介绍CAX-Agent的架构，并将其三层结构（LLM服务、智能体框架、求解器后端）与恢复阶梯（从确定性规则修补、模型驱动重生成到上下文丰富和人工干预）结合。基于50个标准结构基准的评估显示，模型驱动恢复策略（model_only） 在任务完成率（0.9267）、任务得分（3.59/4）、总分（9.16/10）和零干预率（0.84）上显著优于规则驱动恢复（rule_only）和无恢复（no_recovery），效应量大（Cliff's delta = 0.81–0.87）。该研究为LLM在工程仿真自动化中的可靠部署提供了实用方案。