基于AI Agent的惯性平台温度场协作预测方法

本发明属于精密测量与智能计算技术领域，具体涉及一种基于AI Agent的惯性平台温度场协作预测方法，包括如下步骤：A1：GPT‑4+CLIP‑ViT‑H调用检索增强生成知识库RAG，进行多模态数据检索与结构化需求解析，得到惯性平台温度场参数体系与边界条件预验证结果；A2：PINNs+符号回归引擎调用物理规律知识库，进行动态方程匹配与约束强度调优，得到多物理场耦合约束规则集；A3：NAS+Transformer‑XL调用多模态特征库，进行跨模态特征对齐与自适应架构生成，得到物理嵌入型网络拓扑结构；A4：PPO+AutoML调用参数组合库，对A3得到的拓扑结构进行强化训练，得到高鲁棒性预测模型。