Epydemix 智能体框架驱动流行病建模
原文标题：Driving Epidemic Models with AI Agents: the Epydemix Agent Framework
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论文提出 Epydemix Agent Framework，在开源 Python 随机房室流行病建模库 Epydemix 之上增加四类能力：模型与参数发现、声明式场景规范的预防性验证、通过测试代码执行、结果可检查性。智能体可完成从自然语言场景描述到定量结果、图表与解读的全流程，每步读写独立输出包以保证可审计与可复现。在 50 次智能体会话与五项建模任务中，该框架在多数任务上减少了轮次、输出 token 与成本。
- 问题
- LLM智能体操作科学软件时可靠性不足，难以保证可审计与可复现。
- 方法
- 在Epydemix库上加四类能力：模型参数发现、声明式场景验证、测试代码执行、结果可检查，每步独立输出包。
- 结果
- 50次会话、五项任务中多数任务减少轮次、输出token与成本。
- 影响
- 为科学计算智能体提供可审计工作流模板，降低非专家使用流行病建模的门槛。
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