AutoPDE는 PDE 솔버 전략을 명시적으로 표현하여 신뢰성을 높이는 코드 에이전트입니다. 기존 LLM 기반 에이전트는 솔버 전략을 구현 세부 사항에 숨겨 실패 시 코드 수정으로 이어지지만, AutoPDE는 독립적으로 검사 및 수정 가능한 전략 객체를 유지합니다.
AutoPDE는 PDE 분석, 수치 방법 선택, 적응적 튜닝의 세 단계로 구성되며, 재사용 가능한 PDE 솔빙 기술 라이브러리를 활용합니다. PDE 분석은 방정식 유형과 대수 구조를 식별하고, 수치 방법 선택은 분석 결과에 맞는 방법을 선택합니다.
적응적 튜닝은 지정된 정확도와 런타임 예산 하에서 해상도와 허용 오차를 조정하기 위해 저비용 파일럿 솔브를 실행합니다. PDE Agent Bench에서 AutoPDE는 54.5%의 합격률을 달성하여 최고 성능의 기준 모델보다 14.2%p 향상되었습니다.