AutoEnergyDesign：用于能源系统设计自动优化的 LLM 智能体框架

AutoEnergyDesign 框架利用 LLM 智能体推理先前的模拟结果并借助 git 机制自动回滚未成功的变更，实现建筑能源系统设计的自动化优化。在实测负荷测试中，基于 Claude Haiku 5.5、Sonnet 5.5 与 Opus 5.5 的智能体均达到约 3.53 MEUR 的 25 年净现成本，表现优于 TPE 贝叶斯优化和演化策略基线。