摘要
量子计算设备被视为解决NP完全问题的强大工具。然而，其建模的复杂性为非专业人士设置了显著障碍，而约束权重与建模方法的繁琐迭代也耗费了专家们的大量精力。为应对这些挑战，本研究通过利用LangGraph和LangChain框架，将飞秒激光泵浦的相干伊辛机（CIM）与基于LLM的智能体系统相结合。综合研究表明，大语言模型（LLMs）能够有效执行建模中的任务，例如QUBO/Ising模型校准、约束权重决策迭代以及文献报道方案的快速验证。值得注意的是，所有这些任务均可完全基于国产大模型实现，结合自主研发的CIM硬件，我们真正实现了完全依赖全自主国产智能体大模型与硬件的量子CIM实用赋能。这项工作成功实现了稳健的技术集成，为后续研究奠定了坚实基础。尽管如此，它也揭示了当前阶段大模型与量子计算这两个前沿领域持续存在的挑战。令人鼓舞的是，我们意外发现了一种有前景的新范式：通过智能体辅助量子计算迭代积累的知识，能够反过来增强智能体自身的问题解决能力，从而应对这些挑战。