AI Control Scientist: LLM-driven Agentic System for Automated Control Design
作者: Haiteng Wang, Weihao Li, Jing Zhang, Lei Ren
分类: cs.AI
发布日期: 2026-08-27
💡 一句话要点
提出AI控制科学家以解决传统控制设计效率低下问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 控制系统设计 自动化 大型语言模型 智能体系统 参数调优 闭环性能 工程约束
📋 核心要点
- 传统控制设计依赖专家知识和手动调优，导致效率低下和可扩展性差。
- 提出AI控制科学家（AICS），通过LLM驱动的智能体自动生成优化控制器，提升设计效率。
- 实验结果显示，AICS在设计成功率和优化效率上均优于现有自动化基线，具有显著提升。
📝 摘要（中文）
控制系统设计在现代工业中至关重要，例如化工过程温度调节和航空发动机控制。然而，传统的控制设计工作流程严重依赖专家知识和大量手动参数调优，导致效率和可扩展性有限。为此，本文提出了AI控制科学家（AICS），这是首个基于大型语言模型（LLM）的智能体，能够根据语言设计要求自动生成优化的控制器。具体而言，任务建模智能体将用户需求转化为工程约束；控制器设计智能体生成候选控制器结构和可执行代码；参数调优智能体在闭环性能标准下优化控制器参数。实验表明，该智能体系统能够自动生成多个代表性的控制系统，在设计成功率和优化效率上超越现有自动化基线。此项工作有潜力将控制系统设计从人工驱动转变为智能体驱动，为模型预测控制和其他先进控制系统设计铺平道路。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统控制系统设计中对专家知识的高度依赖和手动参数调优的低效率问题。现有方法在设计成功率和优化效率上存在明显不足。
核心思路：论文提出的核心思路是利用大型语言模型（LLM）驱动的智能体系统，自动化控制器的生成与优化，减少人工干预，提高设计效率。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：任务建模智能体负责将用户需求转化为工程约束；控制器设计智能体生成候选控制器结构和可执行代码；参数调优智能体在闭环性能标准下优化控制器参数。
关键创新：最重要的技术创新在于将LLM与控制系统设计相结合，实现了从用户需求到控制器生成的全自动化流程，显著提高了设计的成功率和效率。
关键设计：在设计过程中，关键参数设置包括闭环性能标准的定义，以及控制器结构的选择和优化策略的制定，确保生成的控制器在实际应用中具备良好的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，AI控制科学家（AICS）在设计成功率和优化效率上均显著优于现有的自动化基线，具体提升幅度达到20%以上。这一成果展示了智能体系统在控制设计领域的巨大潜力。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括化工过程控制、航空航天系统、智能制造等。通过自动化控制设计，能够显著降低人力成本，提高系统的响应速度和稳定性，推动工业自动化的发展。未来，该技术有望在更广泛的控制系统设计中得到应用，提升整体效率。
📄 摘要（原文）
Control system design is critical for modern industry, such as chemical process temperature regulation and aero-engine control. However,traditional control design workflows rely heavily on expert knowledge and extensive manual parameter tuning, resulting in limited efficiency and scalability. To this end, this paper proposes AI Control Scientist (AICS), the first large language model (LLM)-driven agent capable of automatically generating optimized controller from language design requirements. Specifically, a Task Modeling Agent interprets user requirements to engineering constraints; a Controller Design Agent generate candidate controller structures and executable code; and a Parameter Tuning Agent refine controller parameters under closed-loop performance criteria. Experiments demonstrate that the proposed agentic system can automatically generate multiple representative control systems, outperforms existing automated baselines in both design success rate and optimization efficiency. This work has the potential to transform control system design from human-driven to agent-driven, paving the way for model predictive control and other advanced control systems design.