APDL 自動化

深度分析

CAX-Agent：以回復階梯強化 MAPDL 與 APDL 自動化執行可靠性

CAX-Agent 提出以「代理 harness」為核心的 MAPDL 自動化中介，將大型語言模型本地推理、外部高階 LLM 與求解器整合為三層執行架構。系統引入回復階梯（由規則修補、模型驅動重生、情境增強到人工升級）由 orchestrator 管理重試預算與執行狀態，將錯誤日誌作為條件提示回饋給模型以生成修正 APDL。