Tool-Augmented Agent for Closed-loop Optimization,Simulation,and Modeling Orchestration

Das COSMO-Agent-Framework nutzt werkzeuggestützte Reinforcement Learning, um LLMs beizubringen, die semantische Lücke zwischen CAD und CAE zu schließen und so eine Closed-Loop-Optimierung im Industriedesign zu ermöglichen. Es verwendet eine interaktive RL-Umgebung für CAD-Generierung, CAE-Lösung und Geometrierevision, gesteuert durch eine Belohnung mit mehreren Einschränkungen.