发布 AgentAM 论文：用 LLM Agent 优化 LPBF 工艺
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发布 AgentAM 论文：用 LLM Agent 优化 LPBF 工艺
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AI 综述
Olabode T. Ajenifujah 在 arXiv 提交论文，介绍 AgentAM：一个让工艺工程师通过自然语言（经 MCP 协议）访问激光粉末床熔融（LPBF）飞溅与熔池几何预测的大语言模型智能体。 其底层代理模型基于 279 条 SS316L 单道 CFD 仿真训练，论文报告熔池尺寸 R²≥0.95、飞溅体积 R²=0.83，缺陷区域判定与仿真一致率 93.4%；其优化器在 2% 工艺漂移下将保持 Good 分类的估计概率从 0.94 提到 1.00。在 725 次运行的 benchmark 中，提示词解析通过率 98.5%，65 个可行优化运行全部满足约束，结果距暴力搜索最优中位数仅 1.0%。
AI 根据报道生成 · 12 小时前更新
最新进展11月4日 00:38
AgentAM：面向激光粉末床熔融的飞溅与缺陷感知 AI 智能体工艺优化报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- arXiv · cs.AIAgentAM：面向激光粉末床熔融的飞溅与缺陷感知 AI 智能体工艺优化
AgentAM 是一个 LLM 智能体，通过 MCP 让工艺工程师用自然语言访问基于 CFD 代理模型的 SS316L 飞溅与熔池几何预测。代理模型基于 279 条单道仿真训练，熔池尺寸 R²≥0.95、飞溅体积 R²=0.83，缺陷区域判定与仿真一致率达 93.4%；余量感知优化器将最小飞溅最优点移离边界，在 2% 工艺漂移下将保持 Good 分类的估计概率从 0.94 提升到 1.00。在 725 次运行的 145 提示词 benchmark 中，解析提示词通过率 98.5%，65 个可行优化运行全部满足约束，距暴力搜索最优中位数仅 1.0%。
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