CeProAgents: A Hierarchical Agents System for Automated Chemical Process Development
作者: Yuhang Yang, Ruikang Li, Jifei Ma, Kai Zhang, Qi Liu, Jianyu Han, Yonggan Bu, Jibin Zhou, Defu Lian, Xin Li, Enhong Chen
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-02
💡 一句话要点
CeProAgents：用于自动化化学过程开发的分层多智能体系统
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 化学过程开发 多智能体系统 大型语言模型 自动化 化学工程
📋 核心要点
- 化学过程开发复杂且多面，需要整合专业知识、概念设计和参数模拟，现有方法难以有效应对。
- CeProAgents采用分层多智能体系统，通过知识、概念和参数三个智能体群组的协作，实现化学过程开发的自动化。
- CeProBench基准测试表明，CeProAgents方法有效且优于现有方法，展示了LLM在化学工程中的潜力。
📝 摘要（中文）
化学过程开发是化学工程的基石，但由于其多方面的特性，整合了专业知识、概念设计和参数模拟，因此面临着巨大的挑战。为此，我们提出了CeProAgents，一个分层多智能体系统，旨在通过协作分工来自动化化学过程的开发。我们的架构包括三个分别专注于知识、概念和参数的专业智能体群组。为了有效地适应化学任务固有的复杂性，每个群组都采用了一种新颖的混合架构，该架构集成了动态智能体聊天群组和结构化的智能体工作流程。为了严格评估该系统，我们建立了CeProBench，这是一个围绕化学工程的三个核心支柱构建的多维基准。我们设计了六种不同类型的任务，跨越这些维度，以全面评估系统在化学过程开发中的综合能力。结果不仅证实了我们提出的方法的有效性和优越性，而且揭示了大型语言模型（LLM）在工业化学工程中的变革潜力以及当前的局限性。
🔬 方法详解
问题定义：化学过程开发涉及专业知识、概念设计和参数模拟，是一个复杂的多目标优化问题。现有方法难以有效整合这些要素，导致开发效率低下，且难以应对复杂化学任务。
核心思路：CeProAgents的核心思路是将化学过程开发分解为知识获取、概念设计和参数优化三个子任务，并分别由专门的智能体群组负责。通过智能体之间的协作和信息共享，实现整体化学过程开发的自动化。这种分而治之的方法能够有效降低问题的复杂性，并充分利用各个智能体的专业能力。
技术框架：CeProAgents采用分层多智能体系统架构，包含知识智能体群组、概念智能体群组和参数智能体群组。每个群组采用混合架构，结合了动态智能体聊天群组和结构化智能体工作流程。动态聊天群组用于智能体之间的信息交流和协作，结构化工作流程用于规范智能体的行为和任务执行。
关键创新：CeProAgents的关键创新在于其混合架构，将动态智能体聊天群组和结构化智能体工作流程相结合。这种架构既保证了智能体之间的灵活性和协作性，又确保了任务执行的规范性和可控性。此外，针对化学过程开发的特点，设计了专门的知识、概念和参数智能体群组，提高了系统的专业性和效率。
关键设计：CeProAgents的具体实现细节包括：知识智能体群组负责从文献和数据库中提取化学知识；概念智能体群组负责根据知识设计化学过程的概念方案；参数智能体群组负责优化化学过程的参数，例如温度、压力和流量。每个智能体群组都使用LLM作为其核心引擎，并根据具体任务进行微调。CeProBench基准测试包含六种不同类型的任务，用于全面评估系统的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CeProAgents在CeProBench基准测试中表现出色，在多个任务上超越了现有方法。实验结果表明，CeProAgents能够有效地整合知识、概念和参数，实现化学过程的自动化开发。此外，实验还揭示了LLM在化学工程中的潜力，以及当前LLM在处理复杂化学任务时的局限性。
🎯 应用场景
CeProAgents可应用于各种化学过程的自动化开发，例如新材料合成、药物研发和化工生产优化。该系统能够显著提高化学过程开发的效率和质量，降低开发成本，并加速新产品的上市。未来，CeProAgents有望成为化学工程领域的重要工具，推动化学工业的智能化发展。
📄 摘要（原文）
The development of chemical processes, a cornerstone of chemical engineering, presents formidable challenges due to its multi-faceted nature, integrating specialized knowledge, conceptual design, and parametric simulation. Capitalizing on this, we propose CeProAgents, a hierarchical multi-agent system designed to automate the development of chemical process through collaborative division of labor. Our architecture comprises three specialized agent cohorts focused on knowledge, concept, and parameter respectively. To effectively adapt to the inherent complexity of chemical tasks, each cohort employs a novel hybrid architecture that integrates dynamic agent chatgroups with structured agentic workflows. To rigorously evaluate the system, we establish CeProBench, a multi-dimensional benchmark structured around three core pillars of chemical engineering. We design six distinct types of tasks across these dimensions to holistically assess the comprehensive capabilities of the system in chemical process development. The results not only confirm the effectiveness and superiority of our proposed approach but also reveal the transformative potential as well as the current boundaries of Large Language Models (LLMs) for industrial chemical engineering.