Агент на основе большой языковой модели для удобного моделирования химических процессов: Перевод и адаптация статьи

1. Введение

Симуляторы химических процессов служат незаменимой основой современной химической инженерии, помогая инженерам проектировать, анализировать и оптимизировать сложные промышленные системы. От нефтехимических заводов до фармацевтических производств эти сложные вычислительные инструменты позволяют инженерам предсказывать поведение процесса, оценивать альтернативные варианты проектирования и устранять операционные проблемы до дорогостоящей физической реализации. Однако, несмотря на десятилетия технологического прогресса, традиционные рабочие процессы моделирования по-прежнему страдают от значительных ограничений, которые мешают их широкому внедрению и эффективности.

Текущее состояние имитационного моделирования процессов характеризуется крутой кривой обучения, обширными требованиями к ручной настройке и необходимостью глубоких знаний предметной области, на развитие которых могут уйти годы. Инженеры должны ориентироваться в сложных интерфейсах программного обеспечения, вручную выбирать термодинамические модели свойств и рабочие параметры, а также обладать детальными знаниями основных физических принципов для достижения значимых результатов. Эта сложность создает существенные барьеры, особенно для молодых инженеров, междисциплинарных команд и организаций с ограниченным опытом моделирования, что фактически ограничивает доступность этих мощных детерминированных инструментов.

В то же время ландшафт искусственного интеллекта (ИИ) стал свидетелем беспрецедентных прорывов с появлением больших языковых моделей (LLM) и сложных агентских систем ИИ. Эти технологии уже продемонстрировали замечательный успех в самых разных областях — от автономной разработки программного обеспечения и научных исследований до сложных задач решения проблем, требующих интеграции и координации различных инструментов. Появление агентских систем ИИ, способных планировать, рассуждать и выполнять многоэтапные рабочие процессы, представляет собой убедительную возможность для решения проблем доступности традиционных симуляторов химических процессов.

Это сочетание зрелых технологий моделирования с передовыми возможностями ИИ поднимает фундаментальные вопросы о будущем химической инженерии: можно ли эффективно использовать сложные способности к рассуждению агентов на основе LLM, чтобы помогать (неопытным) пользователям ориентироваться в сложных рабочих процессах моделирования? Как мы можем сохранить детерминированную точность и стандарты безопасности, требуемые в химической инженерии, используя при этом преимущества доступности интерфейсов conversational AI (диалогового ИИ)?

Решая эти вопросы, данная работа представляет новую концепцию, которая стратегически связывает агента на основе LLM с коммерческим программным обеспечением для моделирования химических процессов через специальный набор инструментов (toolset). Вместо замены традиционных методологий и рабочих процессов моделирования наш подход улучшает их, предоставляя интеллектуальный диалоговый интерфейс, который сохраняет базовую строгость и надежность, требуемые для критически важных для безопасности приложений. Предлагаемая концепция предназначена для того, чтобы служить помощником опытным пользователям в их повседневных задачах с использованием обычного симулятора процессов, и одновременно направлять новых пользователей через сложные задачи анализа и синтеза схем моделирования процессов, тем самым расширяя доступ к передовым возможностям моделирования без ущерба для инженерных стандартов.

2. Обзор состояния дел

Развитие больших языковых моделей (LLM) претерпело замечательную эволюцию: от изобретения основополагающей архитектуры трансформеров в 2017 году до сложных систем рассуждений, способных решать комплексные проблемы. Ранние языковые модели в основном фокусировались на генерации и завершении текста, но введение инструктивного обучения (instruction tuning), обучения с подкреплением на основе человеческой обратной связи (RLHF) и цепочки рассуждений (chain-of-thought reasoning) значительно расширило их возможности — от простой генерации текста до сложных задач рассуждения и решения проблем. Преобладающий консенсус среди исследователей и практиков предполагает, что мы наблюдаем ранние стадии эры LLM, и в ближайшие годы ожидаются дальнейшие улучшения и прорывные открытия, особенно с учетом существенных вычислительных ресурсов и капиталовложений, направляемых в эту область.

Следующий шаг, представленный агентскими системами ИИ, означает фундаментальный сдвиг парадигмы от монолитных языковых моделей к автономным мыслящим сущностям, способным планировать, выполнять и анализировать сложные многоэтапные рабочие процессы — это критически важный прогресс для достижения универсальной применимости решений на основе LLM. Эти ИИ-агенты используют LLM в качестве когнитивного ядра, интегрируя внешние инструменты, API и среды для выполнения специализированных задач, выходящих далеко за рамки обработки естественного языка. Современные агентские архитектуры используют сложные алгоритмы планирования, системы управления памятью и возможности оркестрации инструментов, которые позволяют им разлагать сложные цели на выполняемые подзадачи, отслеживать прогресс и адаптировать стратегии на основе промежуточных результатов.

Для управления операционной интеграцией этих автономных сущностей недавно были разработаны стандартизированные агентские протоколы, определяющие формальные правила для взаимодействия систем. Основным примером является Модельный Контекстный Протокол (Model Context Protocol, MCP), запущенный компанией Anthropic в 2024 году. MCP предоставляет универсальный, независимый от поставщика стандарт для подключения когнитивного ядра агента к внешним наборам инструментов и данным. В отличие от традиционных кастомных интеграций, MCP позволяет использовать раздельную архитектуру, где агенты динамически обнаруживают и вызывают возможности через единый интерфейс. Эта стандартизация поддерживает как одногентные системы (single-agent systems), которые обеспечивают эффективное централизованное рассуждение для прямого выполнения задач, так и многоагентные системы (Multi-Agent Systems, MAS), которые распределяют цели между специализированными сущностями для обработки высокоразмерных проблем через параллелизованную экспертизу. Одногентные архитектуры часто остаются предпочтительными для задач, требующих меньшей задержки и вычислительных затрат, в то время как MAS могут предложить большую надежность через петли взаимной проверки (peer-review loops).

Также в области химической инженерии предпринимались попытки использовать возможности LLM и создавать агентские системы ИИ, поддерживающие основные виды деятельности. Многие интеграции связаны с образованием. Кроме того, такие модели, как Coscientist, ChemCrow, ChemLLM и BatGPT-Chem, позволяют проводить автономное проектирование экспериментов, лабораторную автоматизацию, планирование ретросинтеза и химические рассуждения с использованием нескольких инструментов, подчеркивая, как агенты LLM связывают намерения на естественном языке с рабочими процессами вычислительной химии. Наконец, несколько исследований изучают приложения LLM для задач проектирования химических процессов, таких как анализ и синтез процессов, включая их моделирование.

Несмотря на последние достижения, ключевые проблемы остаются в разработке надежных помощников на основе LLM, которые могут реально поддерживать опытных химиков-инженеров в сложных, реальных задачах. В частности, существующие технологии на основе LLM еще не решали задачи, требующие глубокого понимания системы и декомпозиции на взаимосвязанные подзадачи, такие как анализ и синтез промышленных производственных систем. Химики-инженеры полагаются на специализированное программное обеспечение для моделирования для получения строгих решений, но эти инструменты часто создают проблемы с удобством использования из-за требований ручной настройки и необходимости существенных знаний предметной области. Таким образом, существует фундаментальный разрыв в преобразовании традиционного, ориентированного на человека программного обеспечения для моделирования в гибкие диалоговые инструменты на основе LLM при сохранении строгости и надежности, необходимых для критически важных для безопасности инженерных приложений.

Чтобы устранить этот разрыв, цель нашей работы — разработать и оценить концепцию агента LLM, построенную на MCP, которая позволяет осуществлять взаимодействие на естественном языке с коммерческим симулятором APS. Эта концепция предназначена для обеспечения безопасного, надежного и воспроизводимого выполнения путем интеграции курируемого набора инструментов, который соединяет диалоговый ИИ с детерминированным моделированием процессов.

3. Методология

Предлагаемая концепция, как показано на Рисунке 1, предназначена для замены прямого ручного взаимодействия между пользователем и коммерческим симулятором процессов на интеллектуальный диалоговый интерфейс, работающий на основе LLM. Вместо навигации по графическому интерфейсу пользователя симулятора или написания пользовательских скриптов пользователь общается с агентом LLM с поддержкой MCP (также называемым клиентом MCP) на естественном языке. Агент LLM интерпретирует запрос, планирует необходимые действия и вызывает курируемый набор инструментов, предоставляемый выделенным сервером MCP. Сервер, в свою очередь, взаимодействует с симулятором процессов и выполняет все детерминированные инженерные операции.

3.1. Агент LLM и клиент MCP

Агент LLM, работающий в рамках хост-приложения, служит основным интерфейсом к среде моделирования. Он интерпретирует запросы на естественном языке, разлагает сложные задачи, оркестрирует вызовы инструментов и поддерживает контекст разговора. Для этой работы мы выбрали Claude Desktop, работающий на основе Claude Sonnet 4.0 (Anthropic), в качестве нашего агента LLM. Это решение было мотивировано его передовой производительностью в задачах рассуждения и использовании инструментов в технических и научных областях.

3.2. Сервер MCP

Сервер MCP действует как промежуточный слой между агентом LLM и программным обеспечением для моделирования процессов. Абстрагируя Python API симулятора в чистый, высокоуровневый набор инструментов с четко определенными входами, выходами и описаниями использования, сервер MCP позволяет LLM взаимодействовать с симулятором без необходимости настройки под конкретную модель. Поскольку LLM получает доступ только к этим абстрактным определениям инструментов, а не к внутреннему API симулятора, один и тот же набор инструментов может быть повторно использован в разных LLM или хост-приложениях.

В нашей реализации используется FastMCP, современный фреймворк Python для создания облегченных серверов MCP. FastMCP предоставляет упрощенный интерфейс для определения инструментов, указания схем запросов и ответов и обработки связи через стандартизированные JSON-RPC сообщения.

3.3. Интеграция с симулятором процессов

Связь между сервером MCP и используемым симулятором процессов, APS (версия 2025), устанавливается через интерфейс скриптов APS, комплексный API на основе Python, который предоставляет программный доступ ко всем основным функциям моделирования, включая построение схемы, манипуляцию параметрами и извлечение результатов. Наша пользовательская реализация сервера MCP оборачивает выбранные функции интерфейса скриптов APS в курированный набор высокоуровневых инструментов.

Полный набор инструментов, предоставляемый сервером MCP, обобщен в Таблице 1. Он позволяет клиенту MCP выполнять широкий спектр задач моделирования: от простых запросов данных и проверки схем до построения новых схем путем добавления моделей и соединителей. Модульный дизайн архитектуры сервера MCP обеспечивает легкую расширяемость набора инструментов при необходимости в дополнительной функциональности.

Таблица 1: Набор инструментов сервера MCP для интеграции с APS.

4. Прикладные кейсы

Чтобы продемонстрировать практическое применение предлагаемой агентской концепции, мы выбрали существующую модель моделирования из библиотеки примеров APS в качестве базовой схемы для сравнения. Пример моделирования "C1 — Разделение Воды и Метанола" моделирует бинарное разделение метанола и воды путем дистилляции.

На основе этого примера мы разработали два кейса для тестирования нашего рабочего процесса. Кейсы нацелены на общие задачи инженеров-моделировщиков процессов: (1) анализ схем моделирования и (2) синтез схем моделирования.

4.1. Процесс разделения воды и метанола

Метанол служит ключевым сырьем для производства различных химикатов и топлива. В частности, смесь воды и метанола часто встречается в промышленных процессах, например, в производстве биодизеля, где метанол используется в качестве реагента и должен быть сначала извлечен из водной фазы.

Хотя температуры кипения метанола (64,7°C) и воды (100°C) при атмосферном давлении различаются примерно на 35°C, что предполагает относительно простое разделение, эта бинарная система представляет некоторые интересные проблемы. Смесь вода-метанол демонстрирует неидеальное парожидкостное поведение, характеризующееся положительными отклонениями от закона Рауля, что требует точных термодинамических моделей, таких как NRTL, для правильного описания фазового равновесия. Хотя система не образует азеотроп, относительная летучесть значительно меняется в зависимости от состава, влияя на эффективность разделения по высоте колонны.

4.2. Кейс 1: Анализ схемы моделирования

В первом кейсе мы стремимся оценить способность агента LLM анализировать, интерпретировать и улучшать существующее моделирование разделения воды и метанола в APS. Задача структурирована в два этапа. Сначала мы запрашиваем подробное описание смоделированного процесса, а затем — список потенциальных улучшений процесса.

Результаты (Кратко):
Агент успешно выполнил анализ, сделав 7 вызовов инструментов. Он предоставил хорошо структурированное, количественно правильное резюме, выделив основное оборудование, ключевые рабочие условия и данные о производительности. Однако некоторые из его "примечательных наблюдений" были частично некорректны или могли ввести в заблуждение неопытных пользователей (например, утверждение об оптимальности тарелки питания без проверки).

На запрос об улучшениях агент предоставил обширный список из 11 предложений, структурированных по категориям (конфигурация процесса, параметры, расширенные конфигурации, модификации оборудования). Качественная оценка показала, что большинство предложений были технически обоснованными (3 "очень хороших", 4 "хороших, но с недостающими деталями"), 3 были "хорошими, но нерелевантными" для данной конкретной задачи, и только 1 было "потенциально вводящим в заблуждение". Критически важно, что не было полностью ошибочных предложений. Агент также смог самостоятельно расставить приоритеты, выделив "быстрые победы".

Когда агенту было поручено реализовать одно из улучшений (оптимизация флегмового числа для достижения чистоты метанола >95% в дистилляте), он успешно выполнил многошаговую итеративную оптимизацию, корректируя параметр, отслеживая целевую переменную и оценивая результат без вмешательства пользователя.

4.3. Кейс 2: Синтез схемы моделирования

Второй кейс оценивает способность агента к синтезу процесса, включая автономное построение схемы процесса в APS на основе высокоуровневых спецификаций пользователя. Мы оценили и сравнили два режима построения на основе различных взаимодействий с пользователем: пошаговый диалог и одиночный промпт (инструкция).

Вариант 1: Пошаговый диалог
Пользователь контролирует процесс, направляя агента добавлять аппараты, соединять их и задавать параметры шаг за шагом. Агент надежно следовал инструкциям, выполнив 18 вызовов инструментов в 9 шагах взаимодействия для построения полной модели. Этот подход демонстрирует, что при четком пошаговом руководстве агент может точно переводить инструкции в операции моделирования. Однако он требует от пользователя значительных знаний в предметной области для формулирования детальных инструкций.

Вариант 2: Простой промпт
Пользователь описывает проблему одним предложением (например, "Постройте модель для разделения смеси вода-метанол 50/50..."). Агент продемонстрировал способность автономно понять задачу, разложить ее на подзадачи и выполнить последовательность из 23 вызовов инструментов для создания функциональной схемы. Он самостоятельно создал жидкостный пакет, добавил оборудование, настроил параметры и запросил у пользователя помощь только для соединения моделей (как было указано в промпте). Хотя в процессе возникли незначительные технические проблемы (попытки установить неизменяемые переменные), агент успешно создал работоспособную схему.

5. Результаты и обсуждение

Кейс 1 (Анализ) показал, что агент LLM может эффективно служить помощником для анализа схем моделирования, автоматизируя извлечение данных, интерпретацию и даже генерацию идей по улучшению. Он демонстрирует сильные стороны в систематическом анализе, широком и творческом предложении идей и итеративной настройке параметров. Однако наблюдаются и ограничения: упрощение сложных взаимодействий, склонность к "сверхгенерации" информации, включая не всегда релевантные идеи, и небольшие ошибки в расчетах. Это подчеркивает важность экспертного надзора.

Кейс 2 (Синтез) продемонстрировал потенциал агента для автономного синтеза процессов через два различных режима взаимодействия, которые раскрывают различные компромиссы между удобством использования и контролем. Пошаговый вариант дает пользователю детальный контроль, но требует глубоких знаний для формулировки инструкций. Вариант с одним промптом демонстрирует более автономное рассуждение, что полезно для быстрого прототипирования, но требует более тщательного надзора для исправления технических несоответствий.

Для неопытных пользователей агент предоставляет ценную поддержку, автоматически выполняя рутинные процедуры настройки, что значительно снижает начальный барьер для работы с коммерческими инструментами моделирования. Для опытных инженеров фреймворк предлагает повышение эффективности за счет автоматизации повторяющихся задач, быстрого прототипирования и работы в качестве "мозгового центра", генерирующего разнообразные идеи.

Критически важно, что данная концепция позиционирует агентов LLM как инструменты для инженеров, а не как их замену. Человеческий надзор остается необходимым из-за присущих LLM ограничений, таких как "галлюцинации" (генерация неправдоподобной или ложной информации) и непредсказуемые ошибки в рассуждениях. Архитектура фреймворка обеспечивает встроенную проверку через детерминированный симулятор APS, который обеспечивает соблюдение физических законов. Опытные инженеры могут использовать свои предметные знания в качестве дополнительного слоя проверки.

6. Заключение и перспективы

Это исследование представляет новую концепцию, которая интегрирует агентские системы на основе больших языковых моделей (LLM) с коммерческой платформой AVEVA Process Simulation (APS) через открытый стандарт Model Context Protocol (MCP), демонстрируя потенциал для автономного анализа и синтеза схем в химическом моделировании процессов.

Кейс 1 иллюстрирует способность агента автономно анализировать схемы моделирования, выявлять возможности для улучшения процессов и реализовывать стратегии оптимизации. Эти возможности позиционируют фреймворк на основе LLM как совместный инструмент, который дополняет, а не заменяет, инженерный опыт.

Кейс 2, посвященный более сложной задаче автономного синтеза схем, выявил, что для эффективного построения моделей по-прежнему необходимы значительные знания предметной области, либо в виде детальных промптов, либо в качестве экспертного надзора за результатами работы агента. Тем не менее, кейс демонстрирует практическую ценность для пользователей с разным уровнем опыта.

Синтез схем по своей природе сложен и требует тщательного управления контекстом моделирования, отношениями между моделями, зависимостями переменных и термодинамическими аспектами. Для решения этих проблем в будущей работе предлагается несколько архитектурных улучшений:

Переход к многоагентной системе (MAS), где специализированные агенты управляют отдельными задачами.
Внедрение динамической фильтрации контекста для снижения информационной перегрузки.
Структурирование агентов в организованные рабочие процессы.
Включение генерирования, дополненного поиском (RAG), чтобы обосновать рассуждения агента конкретными знаниями о моделировании процессов.
Расширение набора инструментов для включения автоматического анализа чувствительности, многокритериальной оптимизации и диагностики сходимости.
Связывание агентской концепции с продвинутыми алгоритмами, такими как оптимизация на основе моделирования и проектирование процессов в условиях неопределенности.

В целом, одиночный агент LLM демонстрирует значительный потенциал для улучшения взаимодействия человека и симулятора, особенно для таких задач, как извлечение данных, анализ, пошаговая реализация и творческий "мозговой штурм". Однако их эффективность зависит от хорошо структурированных рабочих процессов, четко определенных наборов инструментов и соответствующих стратегий декомпозиции задач.

📌 Глоссарий и пояснения терминов

LLM (Large Language Model, Большая языковая модель) — Это искусственный интеллект, обученный на огромных объемах текстовых данных (книги, статьи, код, веб-страницы). Он умеет понимать контекст, генерировать связный текст, переводить и даже решать некоторые логические задачи. Простыми словами: "Мозг" системы, который понимает, что вы пишете, и сам пишет ответы. Примеры: GPT, Claude, Gemini.
ИИ-агент (AI Agent) — Это программа на основе LLM, которая не просто разговаривает, а может планировать и выполнять действия для достижения цели. Для этого она использует различные инструменты (tools), например, доступ к базе данных, вызов калькулятора или, как в этой статье, управление симулятором. Простыми словами: "Цифровой помощник", который сам делает за вас часть работы, используя другие программы.
MCP (Model Context Protocol) — Стандартный "язык" для связи ИИ-агента с внешними инструментами. Это как универсальный разъем (например, USB), который позволяет агенту "подключаться" к разным программам (симулятору, Excel, базе данных) без необходимости каждый раз писать уникальный код для каждой связи. Простыми словами: "Переводчик" или "адаптер", благодаря которому агент понимает, как пользоваться другими программами.
Детерминированный симулятор (Deterministic Simulator) — Программа для моделирования, которая всегда дает один и тот же результат при одних и тех же входных данных и настройках. В химической инженерии это критически важно, так как расчеты основаны на строгих физических законах (законы сохранения, термодинамика). Простыми словами: "Точный и предсказуемый калькулятор" для химических процессов, в отличие от вероятностного ИИ, который может каждый раз отвечать немного по-разному.
APS (AVEVA Process Simulation) — Конкретное коммерческое программное обеспечение для моделирования химико-технологических процессов. Аналог Aspen Plus, HYSYS. В статье это та самая сложная программа, к которой делают "говорящий" интерфейс.
Холлюцинация (Hallucination) — Критически важный недостаток LLM, когда модель "выдумывает" факты, данные или источники, выдавая их за правду. Например, агент может назвать несуществующий параметр в симуляторе или привести неправильные численные значения из "опыта". Простыми словами: "ИИ-сочинительство" или "конфабуляция". Вот почему важен человеческий контроль.
Промпт (Prompt) — Инструкция или запрос, который пользователь задает модели. Качество и детализация промпта напрямую влияют на качество ответа. В статье сравниваются "слабый" промпт ("Что улучшить?") и "сильный", структурированный промпт с четкими шагами.
Цепочка рассуждений (Chain-of-Thought) — Метод "размышления вслух", когда LLM разбивает сложную задачу на последовательность простых шагов перед тем, как дать окончательный ответ. Это повышает точность в логических и вычислительных задачах.
Генерирование, дополненное поиском (RAG, Retrieval-Augmented Generation) — Техника, при которой ответ агента основывается на предоставленных ему документах или данных, а не только на общих знаниях из его обучения. В контексте статьи это могло бы означать, что агент ищет информацию в технической документации APS или исторических данных по проектам, прежде чем дать совет. Это помогает бороться с "галлюцинациями".
Многоагентная система (MAS, Multi-Agent System) — Архитектура, в которой над одной задачей работают несколько специализированных агентов, каждый со своей ролью (например, один отвечает за термодинамику, другой — за оборудование, третий — за оптимизацию). Они общаются друг с другом, что может повысить надежность и качество решения сложных проблем.