面向真实物理分析的智能体AI——BESIII实验中的Dr.Sai
高能物理 - 实验
2026-04-27 v1
摘要
高能物理（HEP）实验如BESIII产生海量数据。提取物理结果需要复杂的工作流程（模拟、重建、统计分析等），传统方法耗时数月乃至数年。当前的手动方法费用巨大、易产生偏差，限制了大规模系统扫描。随着数据量的增长，这种范式将减缓发现。大型语言模型（LLM）提供了解方。它们的自然语言理解和代码生成能力使其能够解释科学任务并与HEP工具（如ROOT、BOSS）集成，作为“AI合作伙伴”用于自主分析。我们提出了Dr.Sai，一个LLM驱动的多智能体系统，将自然语言转化为严谨的物理工作流程。作为验证，Dr.Sai完成了对十个J/psi衰变分支分数的大规模重测——无需手动编码。它成功地导航了真实的BESIII计算环境，产生与既定基准相匹配的结果。本文详细介绍了Dr.Sai的架构、验证结果和性能评估。本工作为自主发现提供了蓝图，与天文学和基因组学等数据密集型领域密切相关。
引用
@article{arxiv.2604.22541,
title = {Dr.Sai: An agentic AI for real-world physics analysis at BESIII},
author = {Mingfeng He and Fayu Jiang and Junkun Jiao and Mingrun Li and Ke Li and Yipu Liao and Beijiang Liu and Tong Liu and Fazhi Qi and Zijie Shang and Weimin Song and Yue Sun and Xiongfei Wang and Hong Wang and Dongbo Xiong and Changzheng Yuan and Bolun Zhang and Zhengde Zhang and Xuliang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.22541},
year = {2026}
}
备注
39 pages, 7 figures