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把自然语言
变成 .mph 模型。

mph-agent 是一个面向 COMSOL Multiphysics 的开源建模智能体。基于 ReAct 闭环理解需求、规划步骤，主干已接入 claw-code 内嵌单步调度，配合官方 Java API 兜底，把建模指令真正跑到底——并按阶段把 .mph 写回磁盘。

从源码运行安装与文档 GitHub

Install

$ git clone https://github.com/iammm0/mph-agent.git

需要 Python 3.10+；推荐使用 uv 管理依赖。

Configure & Run

$ cd mph-agent && uv sync && uv run python cli.py

启动 CLI 后按提示配置 LLM_BACKEND 与 COMSOL_JAR_PATH，或直接编辑 .env。

See It in Action

一段对话，一份模型。

用户

创建一个宽 1 米、高 0.5 米的矩形，添加固体力学物理场，并进行稳态研究。

mph-agent · ReAct

Thought 构建几何 → 添加 Solid Mechanics → 网格 → Stationary Study。

Action 通过 ClawCodeComsolDispatcher 单步调度 Rectangle(1, 0.5)。

Observation 几何创建成功，继续添加物理场…

✔ 已生成 models/_latest.mph 及阶段产物。

Features

ReAct 闭环，claw-code 执行。

主干在 ReAct 闭环之上接入 claw-code，并保留技能库、案例库、讨论模式与分阶段规划——面向「更能跑完，也更容易修好」的端到端建模。

claw-code 内嵌调度

单步 COMSOL 操作由进程内嵌入式 claw-code 执行并强制返回结构化 JSON，必要时 Java API 兜底。

ReAct 闭环

Thought → Action → Observation → Iterate；自动迭代直至生成可运行模型。

技能库 Skills

领域技能以 SKILL.md 组织并索引到 skills.db，建模时自动检索注入到提示词。

案例库同步

自行从源码构建 GUI 客户端后，可同步官网案例索引；命令行体验以 CLI 为主。

讨论 + 分阶段规划

复杂需求先讨论确认，再分阶段规划、按几何/材料/物理/网格/研究等阶段写回模型。

多 LLM 后端

DeepSeek / Kimi / Ollama / OpenAI 兼容 / Dashscope (Qwen) 一键切换。

COMSOL 6.3 集成

直接调用官方 Java API 构建几何 / 物理场 / 网格 / 研究，并支持桥接进程管理。

EventBus 流式事件

推理与执行过程以事件流输出；在终端（CLI）或自建 GUI 中订阅 Thought / Action / Observation。

上下文用量监控

内置 Prompt Context Usage Meter，配合 clawcode microcompact 摘要防止溢出。

Architecture

交互 · Agent · 执行三层。

通过 EventBus 串联推理与执行；执行层由 claw-code 内嵌调度与官方 Java API 兜底协同完成。 GUI 客户端代码在仓库内，需自行构建；当前不提供预编译安装包。

交互 / 客户端层（GUI 源码）

Tauri + React（需从源码构建，无发行版安装包）
对话 / 技能库 / 案例库 / 设置
COMSOL Ops 页面
上下文用量仪表

ReAct Agent 层

Planner / Executor / ReAct
讨论模式 + 分阶段规划
技能检索与提示词注入
clawcode microcompact 摘要记忆

COMSOL 执行层

ClawCodeComsolDispatcher 单步调度
Java API 直调兜底（6.3）
几何 / 物理 / 网格 / 研究按阶段写回
结构化 .mph 解析

ReAct 循环

Think → Act → Observe → Iterate；失败或偏差时自动回退并重新规划。

claw-code 执行链

每个 COMSOL 步骤由 ClawCodeComsolDispatcher 打包成单 JSON 任务执行；产物字段固定，便于上层处理与回放。

按阶段写回

几何 / 材料 / 物理 / 网格 / 研究 / 求解各自保留 .mph 副本与 _latest.mph，便于回滚与开源协作。

EventBus 流式

Agent 推理 / 工具调用 / Java 侧日志 / 上下文用量以事件形式输出；CLI 或自建 GUI 均可订阅。

Quickstart

从零到 .mph。

当前未发布正式版安装包或 GitHub Releases 二进制；体验请克隆仓库后运行 CLI（uv run python cli.py）。仓库内含 Tauri 桌面端源码，可自行按 README 构建；不提供预编译下载。

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/iammm0/mph-agent.git
cd mph-agent

2. 安装依赖

# 先安装 uv: https://docs.astral.sh/uv/
uv sync

3. 配置 .env

LLM_BACKEND=ollama
OLLAMA_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=llama3
COMSOL_JAR_PATH=C:\Program Files\COMSOL\COMSOL63\Multiphysics\plugins
# 可选：内嵌 claw-code（不配则跟随当前 LLM 后端）
CLAW_CODE_ENABLED=1
CLAW_CODE_MAX_TURNS=12
CLAW_CODE_TIMEOUT_SECONDS=120

4. 启动 CLI

uv run python cli.py
# 启动后输入 /doctor 进行环境诊断

Python API 使用示例

from agent.react.react_agent import ReActAgent

react_agent = ReActAgent(max_iterations=10)
model_path = react_agent.run("创建一个宽1米、高0.5米的矩形")
print(f"模型已生成: {model_path}")

重要声明 / Disclaimer

本项目为 独立开源工具，与 COMSOL 官方无任何关联，非官方产品、非官方插件。

本项目 仅通过 COMSOL 官方公开 API 进行自动化调用与脚本生成，不包含任何 COMSOL 核心代码、不破解、不修改、不绕过许可机制。

使用本工具的前提是用户已拥有 合法、正版的 COMSOL Multiphysics 软件许可，仅限学习、科研与合法合规的工程自动化用途。

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