近年来，工艺流程图（PFD）和管道及仪表图（P&ID）的创建主要是手动进行的。应用人工智能可以实现过程自动化、节省时间，并通过探索多种图形拓扑选项和减少手工劳动来获得经济利益。本研究提出 P&ID Pilot，一种实用的端到端人工智能流水线，能够处理流程图开发的两个阶段。第一阶段专注于 PFD 合成，而第二阶段则是将生成的 PFD 修改为 P&ID。在比较了四种不同方法后，混合方法结合遗传算法（GA）和大型语言模型（LLM）被证明可以生成最优的有效 PFD 拓扑，实现所有方法中最低的损失值，同时满足所需的出口流参数而不违反工程规则。对于第二阶段，提出的基于 LLM 的代理成功地将生成的 PFD 转换为源接地的 P&ID，通过受限的工程软件开发工具包生成验证的可执行修改，实现了 100% 的执行成功，同时保持遵守特定领域的规则和参考图结构。这种统一的流水线将 GA/LLM 驱动的合成与基于 LLM 的转换代理相结合，为实现端到端过程设计自动化提供了一条可行的路径，生成验证的可部署输出并大大减少手动工程努力。 博主点评： 本文提出了一种创新的人工智能流水线，能够高效地生成最优的工艺流程图和管道及仪表图，具有广泛的应用前景。