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和强化学习的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 AI辅助设计

📋 核心要点

  1. 现有方法在图形化工程工作流程中，大型语言模型（LLM）的应用潜力尚未充分挖掘，尤其是在Simulink建模方面。
  2. SimuAgent通过简洁的Python表示替代冗余XML，并结合两阶段训练的计划-执行架构，提升LLM在Simulink建模中的能力。
  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，展现了其优越的建模性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了SimuAgent，一个基于大型语言模型（LLM）的建模和仿真代理，专为Simulink设计。SimuAgent用简洁的字典式Python表示取代了冗长的XML，显著减少了token数量，提高了可解释性，并实现了快速的进程内仿真。该代理采用轻量级的计划-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。为了解决长时程任务中的稀疏奖励问题，提出了Reflection-GRPO (ReGRPO)，它通过自反思轨迹来增强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RL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）在图形化建模环境，特别是Simulink建模中的应用问题。现有方法通常依赖冗长的XML表示，导致token数量庞大、可解释性差，并且难以进行快速仿真。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有效应用。

核心思路：论文的核心思路是利用LLM的强大代码生成能力，结合强化学习方法，构建一个智能的Simulink建模助手。通过将Simulink模型转换为简洁的Python字典表示，降低了LLM处理的复杂度。同时，采用计划-执行架构和Reflection-GRPO算法，提升了LLM在复杂建模任务中的推理能力和学习效率。

技术框架：SimuAgent的整体架构包含以下几个主要模块：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。3) 执行模块：根据计划逐步执行建模操作。4) 强化学习模块：使用Reflection-GRPO算法训练LLM，优化建模策略。整个流程是一个迭代的过程，LLM根据环境反馈不断调整建模计划，最终完成建模任务。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于Reflection-GRPO算法。该算法通过引入自反思轨迹，为强化学习过程提供丰富的中间反馈，有效解决了长时程任务中的稀疏奖励问题。与传统的GRPO算法相比，Reflection-GRPO能够更快地收敛，并获得更鲁棒的建模策略。此外，使用Python字典表示Simulink模型也是一个重要的创新，它显著降低了LLM处理的复杂度，提高了建模效率。

关键设计：在模型表示方面，论文设计了一种简洁的Python字典结构，用于描述Simulink模型的各个组件及其连接关系。在强化学习方面，Reflection-GRPO算法的关键在于如何生成有效的自反思轨迹。论文采用了一种基于规则的方法，根据建模过程中的中间状态，自动生成反思信息。此外，论文还设计了一个两阶段课程学习策略，首先训练LLM掌握基本的建模技能，然后再训练其解决复杂的建模问题。

📊 实验亮点

SimuAgent在SimuBench基准测试中表现出色。使用SimuAgent微调的Qwen2.5-7B模型比标准RL基线收敛更快，建模精度更高。更重要的是，在少量样本提示下，SimuAgent甚至超越了GPT-4o，证明了其强大的建模能力。消融实验表明，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具有广泛的应用前景，可用于工业自动化、航空航天、汽车工程等领域。它可以帮助工程师快速构建和仿真Simulink模型，提高设计效率，降低开发成本。此外，SimuAgent还可以在教育领域发挥作用，帮助学生更好地理解和掌握Simulink建模技术。未来，SimuAgent有望成为AI辅助工程设计的重要工具。

📄 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.