一种基于多智能体协同调度的科研任务自动化执行方法及系统与流程

本发明属于人工智能与科研自动化，具体涉及一种基于多智能体协同调度的科研任务自动化执行方法及系统。

背景技术：

1、随着大语言模型技术的快速发展，科研自动化成为人工智能赋能科学研究的重要研究方向。传统的科研工作模式通常依赖于科研人员手动设计实验方案、编写仿真代码、执行计算、分析结果并撰写报告，整个过程耗时耗力且容易出错。近年来，多智能体系统与大语言模型的结合为科研自动化带来了新的可能性。

2、当前，国内外研究机构和企业已开发了多个科研智能体系统。例如，denario项目（参见：m. banon, et al. "denario: a multi-agent system for scientific researchautomation," arxiv preprint, 2024） 构建了多智能体科研助理系统，能够执行生成想法、查阅文献、制定研究计划、编写和执行代码、绘制图表以及起草和审阅科学论文等多种任务，具有模块化架构。novelseek（参见：y. zhang, et al. "novelseek: a closed-loopmulti-agent framework for autonomous scientific discovery," neurips 2024） 提出了统一的闭环多智能体框架以执行自主科学研究。sciborg（参见：j. liu, et al. "sciborg: modular agent framework for domain-specific scientific tasks," acl2024） 提出了模块化智能体框架，允许基于大语言模型的智能体自主规划、推理并执行领域特定的任务。

3、然而，通过对上述现有技术的分析，结合当前科研工作的实际需求，现有技术存在以下主要不足：

4、（1）工作流静态化严重，缺乏自适应能力。现有系统多采用预先编程的固定工作流，无法根据中间研究结果或任务类型变化自适应调整执行流程。现有研究明确指出，现有科研智能体系统存在两个根本性局限：工作流程僵化，无法适应中间发现结果；以及上下文管理不足，阻碍了长周期研究。

5、（2）技能体系封闭，扩展性不足。现有系统的工具链多为固定配置，无法根据新任务需求动态加载新的技能模块。当科研任务类型发生变化或出现新的研究领域时，需要重新开发或大幅修改系统，难以适应科研任务的多样性和快速变化。

6、（3）仿真代码生成能力局限。现有系统多集中于文献研究或数据分析任务，在针对垂直领域（尤其是建筑行业的数值仿真、结构分析等）的专业仿真代码自动生成方面能力薄弱。部分系统依赖于调用外部仿真软件接口，而非根据实验方案自主生成可执行的专业仿真代码并自动化执行，限制了其在工程仿真领域的应用价值。

7、（4）全流程自动化链条不完整。现有系统多聚焦于科研流程中的单一环节（如文献检索或实验执行），从任务设计到仿真执行、从结果分析到报告生成的全链路闭环尚未形成。研究成果分析环节和报告生成环节仍存在明显的人工依赖。

8、综上所述，亟需开发一种能够自适应编排工作流、支持技能动态扩展、覆盖科研全流程的多智能体协同调度方法及系统。

技术实现思路

1、本发明旨在提供一种基于多智能体协同调度的科研任务自动化执行方法及系统，以克服现有技术中工作流静态化、技能扩展性差、仿真代码自动生成能力不足以及科研任务全流程闭环自动化缺失的缺陷。

2、为了达到上述目的，本发明具体提供如下的技术方案：

3、本发明提供了一种基于多智能体协同调度的科研任务自动化执行方法，该方法通过协同调度内核实现多智能体的动态任务分发、协同调度和结果聚合，并配合可动态加载的技能模块体系，实现对科研任务全流程的自动化执行。该方法包括以下步骤：

4、步骤一：接收用户以自然语言形式输入的科研目标，通过任务理解agent对所述科研目标进行语义解析和任务类型识别，识别所述科研目标所对应的任务类型；

5、步骤二：根据步骤一所识别的任务类型，从技能体系中动态匹配对应的技能模块，通过技能加载机制在运行时加载所述技能模块，实现系统能力的按需扩展；

6、步骤三：通过任务设计agent，根据所述科研目标和已加载的技能模块，自动生成结构化实验方案，所述实验方案至少包括实验类型、实验参数配置和实验步骤规划；

7、步骤四：通过代码生成agent，根据所述结构化实验方案自动生成可执行的仿真代码，所述仿真代码适配于所述实验方案所涉及的数值计算、数据分析或专业仿真需求；

8、步骤五：通过执行agent，自动执行步骤四生成的仿真代码，监控代码执行过程，收集并整理执行过程中产生的输出数据，所述输出数据包括数值结果、日志信息和图形文件；

9、步骤六：通过结果分析agent，对步骤五收集的输出数据进行自动化分析，所述分析包括数据清洗、统计分析、对比分析和趋势分析，生成结构化分析结论；

10、步骤七：通过报告生成agent，基于步骤三的实验方案、步骤五的输出数据和步骤六的分析结论，自动生成结构化科研报告。

11、步骤八：在上述步骤一至步骤七的执行过程中，由协同调度内核负责各agent之间的任务分发、执行状态监控和结果聚合，根据任务依赖关系配置各agent的串行或并行执行模式，并在全流程执行完毕后聚合各agent的输出结果，生成最终科研任务输出。

12、进一步地，在本方法方案中，所述步骤二中所述技能体系包括多个可独立加载的技能模块，所述技能模块包括文献检索技能、论文分析技能、实验设计技能、仿真代码生成技能、代码执行技能、结果分析技能和报告生成技能中的一种或多种；所述动态匹配并加载技能模块支持在系统运行时动态加载新技能模块，无需修改核心代码。

13、进一步地，在本方法方案中，所述步骤四中所述仿真代码包括python语言编写的代码，所述代码至少调用数值计算库、数据分析库和图形绘制库中的一种；所述代码生成agent支持批量参数调整，一次性生成多组不同实验参数下的仿真代码。

14、进一步地，在本方法方案中，所述步骤五中所述输出数据包括数值结果数据、控制台输出的日志信息和图形文件中的一种或多种。

15、进一步地，在本方法方案中，所述步骤六中所述自动化分析包括数据清洗、统计分析、对比分析和趋势分析中的一种或多种；所述结果分析agent还用于自动生成数据可视化图表。

16、进一步地，在本方法方案中，所述步骤七中所述结构化科研报告包括研究背景、方法、结果和结论章节；所述报告生成agent将分析过程中生成的可视化图表自动嵌入报告对应位置。

17、进一步地，在本方法方案中，所述协同调度内核根据任务依赖关系配置各agent的串行执行模式或并行执行模式：对于存在依赖关系的任务，按依赖关系串行执行；对于无依赖关系的独立任务，分配多个agent并行执行。

18、在上述方法的基础上，本发明还提供了一种基于多智能体协同调度的科研任务自动化执行系统，该系统包括：

19、用户交互层，用于接收用户输入的科研目标和向用户输出执行结果；

20、协同调度内核，与所述用户交互层连接，用于多智能体的任务分发、协同调度和结果聚合，支持多任务的并行执行和串行执行，根据任务依赖关系和agent能力自动分配任务；

21、技能体系，包括多个可独立加载的技能模块，用于支持运行时动态加载和卸载，按需扩展系统能力；每个技能模块对应一项独立的科研功能，所述技能体系支持运行时动态加载和卸载，用户可根据任务需求按需扩展系统能力；

22、多智能体层，包括多个专业agent，所述多个专业agent至少包括：任务理解agent，用于解析科研目标并识别任务类型；任务设计agent，用于生成结构化实验方案；代码生成agent，用于自动生成仿真代码；执行agent，用于自动执行代码并收集结果；结果分析agent，用于对实验结果进行自动化分析；报告生成agent，用于自动生成科研报告；以及聚合agent，用于汇总各agent的输出结果，各agent在协同调度内核的调度下协同工作；

23、科研任务流程编排引擎，与所述协同调度内核连接，用于科研任务的流程定义、任务调度和执行控制，支持自定义科研工作流。

24、进一步地，在本系统方案中，所述协同调度内核包括任务分解单元、依赖分析单元、任务分发单元和结果聚合单元；所述任务分解单元用于将科研目标拆解为多个子任务；所述依赖分析单元用于识别子任务之间的前后依赖关系；所述任务分发单元用于根据子任务类型和各agent的能力特点分配子任务；所述结果聚合单元用于在各阶段任务完成后收集并整合各agent的输出结果。

25、进一步地，在本系统方案中，所述技能体系中的每个技能模块为独立的插件单元，通过标准化接口与对应agent交互，支持在系统运行过程中动态加载新技能模块和动态卸载不再需要的技能模块。

26、与现有技术相比，本发明提供的方案具有以下有益效果：

27、（1）本发明通过协同调度内核（如openclaw调度内核）实现多智能体的动态任务分发和协同调度，能够根据任务类型和中间执行结果自适应调整执行流程，克服了现有技术工作流静态化的缺陷。

28、（2）本发明采用可插拔的技能体系设计，支持运行时动态加载和卸载技能模块，用户可根据新任务需求按需扩展系统能力，无需修改核心代码，解决了现有技术工具链固定、扩展性差的问题。

29、（3）本发明通过代码生成agent根据实验方案自动生成适配的专业仿真代码（如python数值计算代码），并通过执行agent自动运行代码并收集结果，实现了从实验方案到仿真结果的自动化闭环，尤其适用于建筑结构分析、流体仿真等专业工程领域的科研任务。

30、（4）本发明实现了从任务设计到仿真代码生成、代码执行、结果整理、结果分析再到报告生成的全链路自动完成，无需人工介入，显著提升了科研效率。

31、（5）本发明特别优化了面向建筑行业等垂直领域的仿真代码生成能力，支持结构分析、流体仿真、能耗分析等专业场景，能够实现从科研任务理解与设计、仿真代码生成与执行、实验结果整理与分析到报告生成的完整科研闭环。