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该论文评估了大语言模型智能体能否可靠地构建完整、可执行的 JSON 规范，用于自动化设置偏微分方程（PDE）仿真（几何建模、网格划分、求解、导出）。结果表明，包含科学性检查和澄清环节的完整工作流程可使规范生成的正确率达到 98.3%，而借助模式（schema）辅助的单次生成基线和仅使用模型的基线正确率分别为 92.5% 和 82.5%。