MOOSEnger -- a Domain-Specific AI Agent for the MOOSE Ecosystem

Created by

Haebom

저자

Mengnan Li, Jason Miller, Zachary Prince, Alexander Lindsay, Cody Permann

💡 개요

본 논문은 MOOSE(Multiphysics Object-Oriented Simulation Environment) 생태계를 위한 도구 기반 AI 에이전트인 MOOSEnger를 제안합니다. MOOSEnger는 자연어 요청을 실행 가능한 MOOSE 입력 파일로 변환하며, 문서를 활용한 생성(RAG)과 MOOSE 특화 파싱, 검증, 실행 도구를 결합합니다. 이를 통해 기존 MOOSE 입력 파일 설정 및 디버깅의 어려움을 해결하고, LLM 단독 사용 대비 0.93의 높은 실행 성공률을 달성했습니다.

🔑 시사점 및 한계

•

MOOSE와 같은 복잡한 시뮬레이션 환경에서 AI 에이전트의 유용성과 특정 도메인에 대한 특화된 아키텍처의 중요성을 보여줍니다.

•

자연어 인터페이스를 통해 전문가가 아닌 사용자도 복잡한 시뮬레이션 설정을 더 쉽게 수행할 수 있는 가능성을 제시합니다.

•

현재는 MOOSE 생태계에 국한되어 있으며, 향후 다양한 도메인에 대한 확장 및 성능 개선이 필요할 수 있습니다.

PDF 보기

Made with Slashpage