Speaker
莎莎 卢
(中国科学院计算机网络信息中心)
Description
针对复杂科学计算任务，科研人员通常需要调用本地工作站、高性能计算集群和云服务平台等多类异构算力资源，手工完成资源查询、环境配置、任务组织、作业提交、状态跟踪和结果获取等操作。由于不同平台在接口形式、任务描述方式和执行流程上存在差异，科研人员需要在多个工具和系统之间切换，导致学习和操作成本高、流程衔接困难以及自动化程度不足等问题。针对上述问题，本文提出并实现了一种面向复杂科学计算场景的异构算力智能体系统。该系统以大语言模型为核心，构建了面向异构算力资源的智能化服务框架。围绕科学计算任务执行过程，该系统能够通过自然语言交互理解用户需求，完成工具选择、资源查询、任务组织、任务提交与状态跟踪，将复杂算力操作转化为从需求理解到结果反馈的连续执行流程。同时，系统将不同算力平台能力封装为符合 MCP（Model Context Protocol）的标准化工具服务，既可支撑系统内部智能体调用，也可作为独立服务供其他兼容 MCP 协议的智能体复用。该系统已与多组学智能体等领域智能体开展协作验证，可提供工作流组织与执行、算力资源调用和状态反馈等支撑能力。实践表明，该系统能够降低科研人员使用异构算力资源的技术门槛，减少人工配置与跨平台切换负担，提升复杂科学计算任务的自动化处理能力和科研工具协同效率。
