arXiv cs.AI· Yeui-Lung Lei, Wen-Bo Chen, Pan Zhang·· 14 小时前AI 评分45
MarkovSim：面向长程计算仿真的有界上下文 LLM 智能体框架
MarkovSim: an LLM Agent Harness with Bounded Context for Long-Horizon Computational Simulation
AI 导读
MarkovSim 是一个面向长程计算仿真的 LLM 智能体框架，核心是将上下文管理内建于工作流：工作流记录按预定义 schema 写入记忆系统，并在有限状态机状态转移边界处构建紧凑的求解进度表示作为智能体上下文。
正文 · AI 翻译
摘要：近期研究已将大语言模型（LLM）智能体系统应用于计算仿真工作流。此类工作流属于长程任务，因此生成的信息量可能超出 LLM 一次可推理的范围，即其上下文窗口。因此上下文管理至关重要，然而现有系统要么忽视它，要么仅将其视为辅助机制而非研究对象。本文提出 MarkovSim，一个用于长程计算仿真的 LLM 智能体框架，其核心是内置于工作流中的上下文管理方案。工作流记录以预定义模式写入记忆系统，并在工作流定义的边界处，即有限状态机的状态转移处，据此构建求解进度的紧凑表示，作为智能体的上下文。在有限元分析上实例化并在六个基准问题上评估，MarkovSim 通过了 18 次运行中的 16 次，并在求解器操作和模型物理两方面自行纠正了故障。仅在需要工程判断时才咨询工程师。无论运行时长如何，上下文在每次运行中始终保持有界。
| 评论： | 26 页，15 幅图，尚未投稿至任何期刊 |
| 主题： | 计算工程、金融与科学（cs.CE）；人工智能（cs.AI） |
| MSC 分类： | 65-04 |
| ACM 分类： | I.2.11; J.6 |
| 引用为： | arXiv:2610.35349 [cs.CE] |
| （或 arXiv:2610.35349v1 [cs.CE] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2610.35349 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Wenbo Chen [查看邮箱]
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2026 年 10 月 26 日星期一 12:41:39 UTC（2,454 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org