CeProAgents: 자동화된 화학 공정 개발을 위한 계층적 에이전트 시스템

CeProAgents: A Hierarchical Agents System for Automated Chemical Process Development

화학 공학의 핵심인 화학 공정 개발은 전문 지식, 개념 설계, 매개변수 시뮬레이션 등 다면적인 특성으로 인해 상당한 어려움을 안고 있습니다. 이러한 점을 고려하여, 우리는 협력적인 업무 분담을 통해 화학 공정 개발을 자동화하도록 설계된 계층적 다중 에이전트 시스템인 CeProAgents를 제안합니다. 우리의 아키텍처는 지식, 개념, 매개변수 각각에 초점을 맞춘 세 가지 특수 에이전트 그룹으로 구성됩니다. 화학적 작업의 고유한 복잡성에 효과적으로 적응하기 위해, 각 그룹은 동적 에이전트 채팅 그룹과 구조화된 에이전트 워크플로우를 통합한 새로운 하이브리드 아키텍처를 사용합니다. 시스템의 엄격한 평가를 위해, 우리는 화학 공학의 세 가지 핵심 축을 중심으로 구성된 다차원 벤치마크인 CeProBench를 구축했습니다. 우리는 이러한 차원을 기준으로 여섯 가지 고유한 유형의 작업을 설계하여 시스템의 화학 공정 개발 능력을 종합적으로 평가합니다. 결과는 제안된 접근 방식의 효과와 우수성을 확인했을 뿐만 아니라, 대규모 언어 모델(LLM)이 산업 화학 공학에 가져올 수 있는 혁신적인 잠재력과 현재의 한계를 보여줍니다.

The development of chemical processes, a cornerstone of chemical engineering, presents formidable challenges due to its multi-faceted nature, integrating specialized knowledge, conceptual design, and parametric simulation. Capitalizing on this, we propose CeProAgents, a hierarchical multi-agent system designed to automate the development of chemical process through collaborative division of labor. Our architecture comprises three specialized agent cohorts focused on knowledge, concept, and parameter respectively. To effectively adapt to the inherent complexity of chemical tasks, each cohort employs a novel hybrid architecture that integrates dynamic agent chatgroups with structured agentic workflows. To rigorously evaluate the system, we establish CeProBench, a multi-dimensional benchmark structured around three core pillars of chemical engineering. We design six distinct types of tasks across these dimensions to holistically assess the comprehensive capabilities of the system in chemical process development. The results not only confirm the effectiveness and superiority of our proposed approach but also reveal the transformative potential as well as the current boundaries of Large Language Models (LLMs) for industrial chemical engineering.