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在完成用户意图与参数解析后，系统进一步开展建模流程推理与决策。为此，项目将构建一个结构化的知识库，系统性地组织和存储已建成的天线设计案例及其对应的建模操作逻辑，其中不仅包含电磁设计参数，还显式关联其在电磁仿真软件中实现所需的建模步骤序列。大语言模型将基于解析得到的需求信息，在该知识库中检索结构形式和设计参数相近的历史方案，并以此作为参数参考与合理性依据。由于原始工程数据通常仅包含设计参数和性能结果，缺乏明确的操作流程，知识库的建设重点在于通过数据标注或逆向解析方式，补全并结构化建模过程信息，建立起“设计特征—建模动作”的映射关系。在此基础上，系统对用户需求中的参数进行补全与推断，形成较为完整的初始设计方案，并反馈给用户确认或修改；待用户确认后，大模型结合天线类型、知识库中的历史建模流程以及仿真软件的操作逻辑，推理生成与之匹配的建模流程描述，将抽象设计需求转化为可执行的建模步骤序列，为后续自动化建模提供可靠、可追溯的流程依据。通过这种推理机制，系统能够在用户提供的设计要求下，生成符合实际操作的建模流程，并根据用户的反馈进行调整与优化，最终确保建模过程与用户需求的高度契合。在用户确认建模流程后，该助手将自动依据推理生成的建模流程调用相应的建模脚本，逐项执行建模任务。智能体根据模型推理出的建模步骤和用户确认的设计参数，在后台驱动仿真软件完成几何创建、材料赋值、尺寸设置、端口配置等具体操作。为支持灵活调整，系统在流程生成后提供交互接口，允许用户对参数（如天线半径、介质材料等）提出修改请求。例如，用户可以选择将天线的半径更改为60mm或将材料更改为不锈钢。智能体将在用户修改后，自动重新更新建模流程并执行相关的修改操作。在整个过程中，系统严格维护建模逻辑的连贯性与模型结构的正确性，并通过多轮交互反馈机制，确保最终生成的模型符合用户实际需求。同时，智能体实时输出执行日志与错误提示，帮助用户快速识别并修正问题，从而保障建模过程的高效性、可控性与最终模型的准确性。帮我根据现在的技术路线核研究内容优化这个流程框图