“AI科学家”诞生记！深度解析布朗大学AgenticSciML，如何从提出假设到验证实验全自动？-优快云博客

摘要：

近年来，大模型在代码生成和数学推理中展现出巨大潜力，但面对科学机器学习（Scientific Machine Learning, SciML）这样的高精度数值任务，大模型仍难以胜任。单一智能体往往无法同时处理包括数据分析、架构设计、物理推理、代码生成与实验调试在内的多环节任务，导致误差累积、推理不稳定，难以真正形成可用的科研流程。

为突破这些瓶颈，研究者提出了 AgenticSciML —— 一个由多个专职智能体协作工作的创新框架，能够自动分析任务、检索文献经验、提出科学模型改进方案、实现代码、调试并反思实验结果，形成完整的“科研循环”。

在多项 benchmark（如 PINN、PDE 求解、算子学习等）中，其性能可以大幅超越单模型方案，甚至能“发明”出文献中未明确提出的新 SciML 方法，展示出迈向自主科研的雏形。

一、研究背景：为什么需要AgenticSciML？

虽然大型语言模型已能自动编写代码、解释科学现象、优化参数，但面对复杂的科学问题，比如训练 PINN 求解 PDE，或构建高精度算子学习模型，仅靠一个大模型完成所有任务极其困难。科学建模本身就包含数据分析、物理约束选取、模型结构设计、训练策略调整等诸多环节，而任何一个环节出现错误，都可能导致最终结果失效。这些问题源于：

1.单智能体往往缺乏跨步骤的稳定性
写代码、调模型、改架构、查结果，这些任务差异巨大，单一大模型容易在长链条任务中累积错误。

2.科学问题需要“推理 + 文献知识 + 工程实现”的综合能力
例如：

PINN 何时需要 domain decomposition？
Operator learning 在多尺度问题中为何失效？
Loss function 如何随残差分布自适应调整？
单一模型往往做不到全面兼顾。

3.科研具有“迭代改进”的结构性
需要不断试错、分析、修正——像人类科研团队一样。

这实际上类似一个科研团队：有人看数据、有人查文献、有人提出思路、有人尝试实现、有人分析结果。如果把所有事情丢给一个人，往往难以保证稳定性与系统性。

因此，AgenticSciML 的核心思想是：让不同 AI 扮演不同科研角色，让“科研协作结构”本身成为智能。不是一个大模型做所有事，而是一群分工明确的智能体协作完成科研流程。

这种结构性创新，是系统能够产生可解释、稳定且不断改进的 SciML 方法的关键。

二、研究方法：一个“科研团队式”的多智能体系统

AgenticSciML 包含多个各司其职的智能体，它们在一个统一框架下协作，逐步构建、优化并验证科学机器学习模型。整体流程如图1所示。

在整个过程中，用户通过自然语言给出问题描述。系统首先对这些描述进行结构化处理，包括任务目标、物理约束、数据来源以及评估指标。由此，它建立了一个完整的“问题契约”，为后续所有模型提供统一的评测标准。

随后，数据分析智能体会对训练数据进行自动探索，包括统计分布、边界层行为、奇异点检测、多尺度结构等，并将这些信息整理为一份报告。这份报告极其关键，因为许多 SciML 方法（如 PINN、DeepONet、FNO）对数据结构的敏感度很高，一个不恰当的建模决策很可能让训练直接失败。

在此基础上，系统进入最关键的一环：由多智能体共同驱动的模型进化搜索。这里有几个核心角色：

Retriever 负责从知识库中检索潜在有用的方法，比如权重自适应、gPINN、domain decomposition、operator learning 技巧等。它相当于为科研讨论“准备参考文献”。
Proposer 和 Critic 则组成模型创新的“辩论系统”。Proposer 逐步推理如何改进当前模型，而 Critic 则不断指出其潜在的漏洞、物理不一致性或工程不可行性。多轮辩论后，Proposer 会整理出一个完整且可执行的设计方案。
Engineer 将方案转化为实际代码，Debugger 再对运行失败的部分进行调试，使模型能够真正进入训练。
Result Analyst 对训练日志、残差字段、误差分布、可视化结果等进行分析，形成“实验总结”。这些总结会被写入 analysis base，成为后续迭代的参考依据。

每个Agent的主要作用以及类比的科研角色具体如下表所示：


Agent	主要作用	类比角色
Root Engineer	建立初始模型	初级研究员
Data Analyst	分析数据	数据科学家
Evaluator	规范评估流程	审计 / 评测专家
Retriever	检索相关 SciML 技术	文献检索专家
Proposer	设计解决方案	算法研究者
Critic	质疑与完善方案	同行评审 / 导师
Engineer	编码实现方案	软件工程师
Debugger	修复代码错误	调试工程师
Result Analyst	分析模型结果	研究助理
Selector Agents	选择进化树父节点	项目评审委员会

所有这些步骤共同组成了一次“科学探索循环”。系统会根据评估指标得分，选择表现最好的模型作为下一代“父模型”，并在其基础上继续探索新的变体，从而形成一个不断扩展和演化的“模型进化树”（如下图所示）。

结果与讨论：

在一系列 benchmark 测试中，AgenticSciML 展现了远超单模型方案的能力。在 PINN 求解、算子学习、多输入 PDE、稀疏流场重建等任务上，它能够通过多轮进化，逐步提高模型精度，某些场景下的误差甚至降低了几个数量级。

更值得注意的是，系统在多次实验中产生了文献中尚未提出的模型结构或训练策略，例如：

为适应复杂区域提出的“分区域解耦式 PINN”
针对残差分布自适应调整 loss 的训练调度策略
类似 MoE 的多专家结构用于物理区域划分
用 operator-learning 思路强化 PDE 解耦的神经算子模型

这些策略虽未在知识库中直接出现，但通过 Retriever 提供的背景知识、Proposer–Critic 辩论链条和 Result Analyst 的失败分析，系统得以进行跨方法组合和创新。

换句话说，它不仅能“复制”文献方法，更能综合不同方法的物理动机，自主提出新的 SciML 技术路线。这也是 AgenticSciML 令人兴奋之处。

为节省篇幅，关键验证结果对比可见原文献。我们仅用算例A1.1——断点振荡函数拟合，来完整模拟过程：

在这个问题中，多智能体系统被要求基于提供的训练数据构建一个机器学习模型，以近似具有不连续性的分段振荡函数。目标函数定义为：

然而，系统无法访问函数的底层数学形式。他们只观察包含200个输入-输出对的训练数据集。还为模型评估提供了500个点的验证集，但在训练过程中没有泄漏。用户向系统提供了以下结构化提示：

智能体选择：下表总结了本实验中使用的智能体配置和进化参数。Gemini被用作提议者，因为它的长上下文窗口能够处理大量检索到的知识和分析报告。Claude因其强大的编码能力而被用作根工程师和主要工程代理。对于需要确定性输出的代理（如根工程师、评估员、工程师、调试器），温度参数（控制探索随机性的超参数）设置得较低，而对于创造性代理（如提议者、评论家、分析师），则设置得较高：

进化过程在6次迭代中产生了16个解决方案。在这个问题中将验证集上的MSE作为排名依据。下图显示了解决方案演化树。

下图跟踪了进化迭代中获得的最佳MSE。最佳MSE随着解决方案树在达到平台之前变深而降低。并按字数统计显示了关键规划代理的贡献。

冠军解（0100）的测试MSE为1.46×10−3，比根解（0.283）提高了194倍。获胜策略采用专家混合（MoE）架构，由两名专业专家组成：一个用于x<0区域的简单MLP，另一个用于振荡区域x>0的傅里叶特征增强MLP。二者在验证数据集上的拟合结果与误差如下图所示：

这个相对“简单”但具有挑战性的分段振荡函数拟合任务中，AgenticSciML 通过多智能体协作完成了从问题分析、方法检索、方案辩论、代码实现到训练评估的完整闭环，并在此过程中自动组合出 Mixture-of-Experts + Fourier features + 可训练门控 + 加权/熵正则的完整解决方案，把验证集 MSE 降低194倍，展示了该框架在发现问题结构与生成针对性模型上的强大能力与效果。

如何学习大模型 AI ？

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