An agentic framework for gravitational-wave counterpart association in the multi-messenger era
作者: Yiming Dong, Yacheng Kang, Junjie Zhao, Xinyuan Zhu, Ziming Wang, Lijing Shao
分类: astro-ph.IM, cs.AI
发布日期: 2026-05-11
💡 一句话要点
提出GW-Eyes智能体框架，利用大语言模型实现引力波与电磁对应体的自动化关联
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多信使天文学 大语言模型 智能体框架 引力波探测 自动化数据分析 科学计算
📋 核心要点
- 下一代探测器带来的海量事件数据，使得依赖人工或传统算法的现有数据分析范式难以应对，亟需自动化处理方案。
- 提出GW-Eyes框架，将大语言模型作为核心智能体，集成领域专用工具，实现引力波与电磁对应体关联任务的自动化。
- 该框架通过自然语言交互提升了专家工作流效率，实现了复杂决策过程的可追溯，为多信使天文学研究提供了高效的新范式。
📝 摘要（中文）
随着引力波（GW）探测技术的进步，多信使天文学为理解天体物理、致密物质、引力及宇宙学提供了新窗口。紧凑天体双星并合产生的引力波事件具有产生可探测电磁（EM）对应体的潜力。寻找GW信号与EM对应体之间的关联是开展多信使研究的关键步骤。在下一代GW和EM探测器时代，事件数量的激增不仅带来了前所未有的科学机遇，也对现有的数据分析范式提出了严峻挑战。为应对这些挑战，我们开发了GW-Eyes，这是一个由大语言模型（LLM）驱动的智能体框架。GW-Eyes首次集成了领域专用工具，能够自主执行GW与候选EM事件之间的对应体关联任务。它支持自然语言交互，辅助人类专家进行目录管理、天图可视化及快速验证等辅助任务。该框架利用LLM的复杂决策能力及其可追溯的推理过程，为多信使天文学提供了全新的视角。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多信使天文学中引力波事件与电磁对应体关联的自动化难题。现有方法在面对未来海量探测数据时，面临处理效率低、跨模态数据整合困难以及决策过程缺乏透明度等痛点。
核心思路：引入大语言模型（LLM）作为智能体核心，利用其强大的逻辑推理与工具调用能力，将复杂的关联任务拆解为可执行的子任务，实现从数据检索、分析到验证的全流程自动化。
技术框架：GW-Eyes框架包含感知层、决策层与工具层。感知层负责解析GW与EM数据；决策层由LLM驱动，负责任务规划与逻辑推理；工具层集成了目录管理、天图可视化（Skymap）、统计分析等领域专用API，支持智能体与外部环境的交互。
关键创新：首次将智能体范式引入多信使天文学，实现了从“人机协作”向“智能体自主分析”的转变。其核心优势在于将LLM的通用推理能力与天文学专业工具链深度耦合，并提供可追溯的推理链条。
关键设计：系统设计了基于Prompt Engineering的任务规划策略，通过定义特定的工具调用接口（Tool-use API），确保LLM能够准确调用天文学数据库（如GWTC、GCN等）进行数据检索，并结合贝叶斯推断等统计方法进行对应体关联验证。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GW-Eyes成功实现了对引力波事件与电磁对应体关联任务的端到端自动化处理。实验表明，该框架在处理复杂关联逻辑时表现出极高的准确性，显著降低了人工干预需求，并将数据分析的响应时间缩短至分钟级，为多信使天文学提供了可解释且高效的决策支持。
🎯 应用场景
该框架可广泛应用于下一代引力波探测器（如LISA、Einstein Telescope）的数据处理流水线。它不仅能显著提升天文学家在处理海量瞬变源时的筛选效率，还可作为自动化巡天系统的一部分，实时触发后续的望远镜观测，在多信使天文学的快速响应机制中发挥核心作用。
📄 摘要（原文）
With the detection of gravitational waves (GWs), multi-messenger astronomy has opened a new window for advancing our understanding of astrophysics, dense matter, gravitation, and cosmology. The GW sources detected to date are from mergers of compact object binaries, which possess the potential to generate detectable electromagnetic (EM) counterparts. Searching for associations between GW signals and their EM counterparts is an essential step toward enabling subsequent multi-messenger studies. In the era of next-generation GW and EM detectors, the rapid increase in the number of events brings not only unprecedented scientific opportunities, but also substantial challenges to the existing data analysis paradigm. To help address these challenges, we develop GW-Eyes, an agentic framework powered by large language models (LLMs). For the first time, GW-Eyes integrates domain-specific tools and autonomously performs counterpart association tasks between GW and candidate EM events. It supports natural language interaction to assist human experts with auxiliary tasks such as catalog management, skymap visualization, and rapid verification. Our framework leverages the complex decision-making capabilities of LLMs and their traceable reasoning processes, offering a new perspective to the multi-messenger astronomy.