建筑能耗模拟中的大语言模型区域化选择

建筑能耗仿真是建筑节能设计、低碳改造评估与能源系统优化的重要支撑工具。传统建筑能耗建模流程通常需要人工完成模型创建、参数修改、仿真运行与结果整理，在多轮方案对比中存在流程复杂、上下文传递困难、自动化程度不足等问题。本报告围绕“面向建筑能耗仿真的多智能体网络框架与思考链性能比较”展开，重点介绍如何将大语言模型、多智能体协同机制与OpenStudio/EnergyPlus建筑能耗仿真工具链相结合，构建可调度、可检查、可复用的自动化建筑能耗仿真工作流。报告将进一步讨论任务文件名及OpenStudio对象之间的锚定问题，分析提示链设计对多智能体系统效率与可靠性的影响。

万瀚隆，国家级高层次青年人才，长期致力于建筑能源系统与人工智能交叉领域研究，聚焦“双碳”战略目标下建筑能源系统的低碳化与智能化解决方案。发表第一作者SCI论文14篇，曾主持美国能源部资助科研项目2项，并撰写英文专著章节1篇，在美国能源部科技信息办公室发布开源软件1项。近年来围绕建筑能源系统智能建模与优化、建筑全生命周期碳排放与经济性评价等方向开展研究。现担任国际制冷学会制冷机械学部委员，《Building Simulation》青年编委，以及《Nature Communications》等国际期刊审稿人。