SimuGen: Multi-modal Agentic Framework for Constructing Block Diagram-Based Simulation Models

📄 arXiv: 2506.15695v2 📥 PDF

作者: Xinxing Ren, Qianbo Zang, Zekun Guo

分类: cs.LG

发布日期: 2025-05-28 (更新: 2025-08-28)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

SimuGen：多模态Agent框架，用于构建基于框图的Simulink仿真模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Simulink模型生成 多模态学习 Agent框架 大型语言模型 仿真 代码生成 领域知识库

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在生成Simulink模型时面临挑战，主要原因是缺乏Simulink领域的特定知识。
  2. SimuGen提出了一种多模态Agent框架，利用Simulink图和领域知识，协同生成准确的仿真代码。
  3. 该框架包含多个Agent，分工明确，通过协作实现可解释、鲁棒和可复现的Simulink仿真生成。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在数学推理和代码生成方面表现出令人印象深刻的性能。然而，LLMs在仿真领域仍然面临挑战，尤其是在生成Simulink模型方面，Simulink模型是工程和科学研究中的重要工具。我们的初步实验表明，LLM Agent通常无法从纯文本输入中生成可靠且完整的Simulink仿真代码，这可能是由于其预训练中缺乏Simulink特定的数据。为了解决这个问题，我们提出了SimuGen，一个基于多模态Agent的框架，它通过利用可视化的Simulink图和领域知识来自动生成准确的Simulink仿真代码。SimuGen协调多个专门的Agent，包括调查员、单元测试审查员、代码生成器、执行器、调试定位器和报告编写器，并由领域特定的知识库提供支持。这种协作和模块化的设计实现了可解释、鲁棒和可复现的Simulink仿真生成。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在Simulink模型生成方面的不足。现有方法，特别是基于纯文本输入的LLM Agent，难以生成可靠和完整的Simulink仿真代码，因为它们缺乏Simulink领域的特定知识，导致生成的代码可能不准确或无法运行。

核心思路：SimuGen的核心思路是利用多模态信息，即结合可视化的Simulink图和领域知识，来指导LLM生成Simulink代码。通过引入Simulink图，可以提供更丰富的上下文信息，弥补LLM在Simulink领域知识上的不足。同时，利用领域知识库可以确保生成的代码符合Simulink的规范和最佳实践。

技术框架：SimuGen采用多Agent协作的框架，包含以下主要模块：1) 调查员（Investigator）：负责理解用户需求和Simulink图；2) 单元测试审查员（Unit Test Reviewer）：负责审查生成的单元测试代码；3) 代码生成器（Code Generator）：负责生成Simulink仿真代码；4) 执行器（Executor）：负责执行生成的代码；5) 调试定位器（Debug Locator）：负责定位代码中的错误；6) 报告编写器（Report Writer）：负责生成报告；7) 领域知识库（Domain-Specific Knowledge Base）：为各个Agent提供Simulink相关的知识。这些Agent协同工作，共同完成Simulink模型的生成任务。

关键创新：SimuGen的关键创新在于其多模态Agent协作框架，它将LLM与Simulink图和领域知识相结合，从而提高了Simulink代码生成的准确性和可靠性。与传统的基于纯文本输入的LLM方法相比，SimuGen能够更好地理解用户需求和Simulink图的结构，从而生成更符合要求的代码。

关键设计：SimuGen的关键设计包括：1) Agent之间的通信机制：各个Agent之间通过消息传递进行通信，协同完成任务；2) 领域知识库的构建：领域知识库包含Simulink相关的API文档、示例代码和最佳实践，为Agent提供知识支持；3) 调试定位器的设计：调试定位器利用错误信息和Simulink图，帮助定位代码中的错误。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

由于论文是预发布版本，摘要中没有明确的实验结果和性能数据。但从论文描述来看，SimuGen旨在解决LLM在Simulink代码生成方面的不足，通过多模态Agent协作框架，有望显著提高Simulink代码生成的准确性和可靠性。未来的实验结果将进一步验证SimuGen的有效性。

🎯 应用场景

SimuGen可应用于各种工程和科学研究领域，例如控制系统设计、信号处理、通信系统仿真等。它可以帮助工程师和科学家快速构建和验证Simulink模型，提高仿真效率和准确性。此外，SimuGen还可以作为一种教育工具，帮助学生学习和掌握Simulink建模技术，加速相关领域的创新。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have shown impressive performance in mathematical reasoning and code generation. However, LLMs still struggle in the simulation domain, particularly in generating Simulink models, which are essential tools in engineering and scientific research. Our preliminary experiments indicate that LLM agents often fail to produce reliable and complete Simulink simulation code from text-only inputs, likely due to the lack of Simulink-specific data in their pretraining. To address this challenge, we propose SimuGen, a multimodal agent-based framework that automatically generates accurate Simulink simulation code by leveraging both the visual Simulink diagram and domain knowledge. SimuGen coordinates several specialized agents, including an investigator, unit test reviewer, code generator, executor, debug locator, and report writer, supported by a domain-specific knowledge base. This collaborative and modular design enables interpretable, robust, and reproducible Simulink simulation generation. Our source code is publicly available at https://github.com/renxinxing123/SimuGen_beta.