RESEARCH27
CAX-Agent: A Lightweight Agent Harness for Reliable APDL Automation
arXiv CS.AI·18. Mai 2026
Dieses Papier stellt CAX-Agent vor, ein leichtgewichtiges Agenten-Harness zur Verbesserung der Zuverlässigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) in MAPDL-Finite-Elemente-Simulationen. Es befasst sich mit inkonsistenten Ausgaben und Aufgabenfehlern durch strukturierte Ausführungssteuerung, Werkzeugkapselung und robuste Fehlerbehebungsmechanismen und evaluiert verschiedene Wiederherstellungsstrategien.
Original lesen ↗