标题： 宇宙参数分析的多智能体系统 显示英文标题

标题： Multi-Agent System for Cosmological Parameter Analysis

摘要： 利用多个带有检索增强生成（Retrieval Augmented Generation）的大语言模型代理，并且能够本地执行代码的多智能体系统（MAS）可能在宇宙学数据分析中变得有益。 在这里，我们展示了迈向人工智能辅助分析的第一小步，并揭示了多智能体系统在自动化和优化宇宙学科学工作流方面的潜力。 我们示例包的系统架构基于autogen/ag2框架，可以应用于定量科学研究领域的任何多智能体系统。 我们应用该方法的具体任务是使用蒙特卡洛马尔可夫链（Monte Carlo Markov Chains）对阿塔卡马宇宙学望远镜透镜功率谱似然函数的宇宙学参数进行分析。 我们的正在进行中的代码是开源的，可在https://github.com/CMBAgents/cmbagent获取。 显示英文摘要

摘要： Multi-agent systems (MAS) utilizing multiple Large Language Model agents with Retrieval Augmented Generation and that can execute code locally may become beneficial in cosmological data analysis. Here, we illustrate a first small step towards AI-assisted analyses and a glimpse of the potential of MAS to automate and optimize scientific workflows in Cosmology. The system architecture of our example package, that builds upon the autogen/ag2 framework, can be applied to MAS in any area of quantitative scientific research. The particular task we apply our methods to is the cosmological parameter analysis of the Atacama Cosmology Telescope lensing power spectrum likelihood using Monte Carlo Markov Chains. Our work-in-progress code is open source and available at https://github.com/CMBAgents/cmbagent.