SimuAgent: An LLM-Based Simulink Modeling Assistant Enhanced with Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2601.05187v1 📥 PDF

作者: Yanchang Liang, Xiaowei Zhao

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

SimuAgent：基于LLM与强化学习的Simulink建模助手

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Simulink建模 大型语言模型 强化学习 模型驱动工程 稀疏奖励 自反思 Qwen2.5-7B

📋 核心要点

  1. 现有方法难以将LLM应用于图形化的工程工作流，尤其是在Simulink建模中，存在XML表示冗长、token数量庞大等问题。
  2. SimuAgent通过简洁的Python字典式表示Simulink模型，并结合计划-执行架构和两阶段训练，提升了LLM在Simulink建模中的效率和准确性。
  3. 在SimuBench基准测试中，SimuAgent优于标准强化学习基线，甚至在少量样本提示下超越GPT-4o，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出SimuAgent，一个基于大型语言模型（LLM）的建模与仿真智能体，专为Simulink设计。SimuAgent使用简洁的字典式Python表示取代冗长的XML，显著减少token数量，提高可解释性，并实现快速的进程内仿真。该智能体采用轻量级的计划-执行架构，通过两阶段训练，使其具备低级工具技能和高级设计推理能力。针对长时程任务中的稀疏奖励问题，提出了Reflection-GRPO (ReGRPO)，它通过自反思轨迹增强了Group Relative Policy Optimization (GRPO)，提供丰富的中间反馈，加速收敛并提高鲁棒性。在包含5300个多领域建模任务的SimuBench基准测试中，使用SimuAgent微调的Qwen2.5-7B模型比标准强化学习基线收敛更快，建模精度更高，甚至在使用少量样本提示时超过了GPT-4o。消融实验证实，两阶段课程学习和抽象-重构数据增强进一步提高了泛化能力。SimuAgent完全在本地硬件上训练和运行，为工业模型驱动工程提供了一种保护隐私、经济高效的解决方案。SimuAgent弥合了LLM和图形建模环境之间的差距，为工业环境中的AI辅助工程设计提供了一种实用的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在图形化工程工作流，特别是Simulink建模中的应用问题。现有方法通常依赖于XML等冗长的表示方式，导致token数量庞大，计算效率低下，并且难以进行有效的推理和优化。此外，长时程建模任务中的稀疏奖励问题也阻碍了强化学习方法的应用。

核心思路：论文的核心思路是使用一种简洁的、基于Python字典的表示方法来描述Simulink模型，从而减少token数量并提高可解释性。同时，采用计划-执行架构，将建模任务分解为多个步骤，并利用强化学习训练智能体来完成这些步骤。为了解决稀疏奖励问题，引入了自反思机制，为智能体提供更丰富的中间反馈。

技术框架：SimuAgent的整体架构包括以下几个主要模块：1) 模型表示模块：将Simulink模型转换为Python字典表示。2) 计划模块：利用LLM生成建模计划，将复杂任务分解为多个子任务。3) 执行模块：利用强化学习训练的智能体执行计划中的每个子任务，例如添加、连接和配置Simulink模块。4) 反思模块：在训练过程中，智能体进行自我反思，生成中间反馈，用于指导后续的训练。

关键创新：论文的关键创新点在于：1) 提出了Simulink模型的简洁Python字典表示方法，显著减少了token数量。2) 引入了Reflection-GRPO (ReGRPO) 算法，通过自反思轨迹增强了Group Relative Policy Optimization (GRPO)，解决了长时程任务中的稀疏奖励问题。3) 设计了两阶段课程学习策略，先训练智能体的低级工具技能，再训练高级设计推理能力。

关键设计：在模型表示方面，论文设计了一种紧凑的Python字典结构，避免了XML的冗余。在ReGRPO算法中，自反思轨迹的生成方式和反馈机制是关键。在两阶段课程学习中，第一阶段侧重于模仿学习，第二阶段侧重于强化学习。损失函数包括模仿学习损失和强化学习奖励。网络结构采用Transformer架构，用于处理序列化的建模步骤。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用SimuAgent微调的Qwen2.5-7B模型在SimuBench基准测试中，比标准强化学习基线收敛更快，建模精度更高。在相同的基准测试中，SimuAgent甚至在使用少量样本提示时超过了GPT-4o。消融实验证实，两阶段课程学习和抽象-重构数据增强进一步提高了泛化能力。

🎯 应用场景

SimuAgent可应用于工业界的模型驱动工程，例如汽车、航空航天等领域。它可以帮助工程师更高效地创建、修改和优化Simulink模型，从而加速产品开发过程，降低开发成本。此外，SimuAgent的本地部署特性使其能够保护企业的知识产权和数据安全，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have revolutionized text-based code automation, but their potential in graph-oriented engineering workflows remains under-explored. We introduce SimuAgent, an LLM-powered modeling and simulation agent tailored for Simulink. SimuAgent replaces verbose XML with a concise, dictionary-style Python representation, dramatically cutting token counts, improving interpretability, and enabling fast, in-process simulation. A lightweight plan-execute architecture, trained in two stages, equips the agent with both low-level tool skills and high-level design reasoning. To tackle sparse rewards in long-horizon tasks, we propose Reflection-GRPO (ReGRPO), which augments Group Relative Policy Optimization (GRPO) with self-reflection traces that supply rich intermediate feedback, accelerating convergence and boosting robustness. Experiments on SimuBench, our newly released benchmark comprising 5300 multi-domain modeling tasks, show that a Qwen2.5-7B model fine-tuned with SimuAgent converges faster and achieves higher modeling accuracy than standard RL baselines, and even surpasses GPT-4o when evaluated with few-shot prompting on the same benchmark. Ablations confirm that the two-stage curriculum and abstract-reconstruct data augmentation further enhance generalization. SimuAgent trains and runs entirely on-premise with modest hardware, delivering a privacy-preserving, cost-effective solution for industrial model-driven engineering. SimuAgent bridges the gap between LLMs and graphical modeling environments, offering a practical solution for AI-assisted engineering design in industrial settings.