物理与 AI for Science
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这篇论文解决的是自由曲面超表面设计中的一个难点：设计空间大、约束复杂、人工试探成本高。作者提出多智能体框架，把不同设计与评估角色拆分并协同。
方法上，系统通过多个 agent 分工执行方案提出、仿真评估、约束修正和候选筛选，目标是在实时或近实时条件下完成高质量 metasurface 设计。重点在于把多智能体决策嵌入科学设计闭环，而不只是做单步 surrogate optimization。
这篇工作适合放在 AI for science 主线里。虽然对象很具体，但它代表了一类有外溢价值的模式：将多智能体工作流用于高维物理设计问题，并把生成、评估和修正串成自动化闭环。
它没有升到更高一级，因为验证仍集中在 metasurface 设计这一个窄领域，平台通用性和跨科学问题可迁移性还需要更多证据。