精选理由
高能物理研究者终于可以用自然语言做 Root 分析了——RooAgent 把复杂的 PyRoot 操作封装成 LLM 可调用的工具,做粒子物理数据分析的团队可以直接试,省去手写大量脚本的麻烦。
RooAgent 是一个基于 LLM 的智能体,为高能物理领域的 Root 数据分析提供自然语言接口。它将物理分析功能封装为工具,LLM 根据用户自然语言指令调用这些工具。支持两种模式:基于 LangGraph 的 Agent(兼容 GPT-4.1 和 DeepSeek-V3),以及 MCP 服务器模式(兼容 Claude Sonnet 4.6)。功能包括直方图检查、事件选择、运动学分布可视化、拟合和显著性估计。已在多个模拟和 ATLAS 开放数据上验证,代码开源在 GitHub。
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RooAgent 是一个基于 LLM 的智能体,为高能物理领域的 Root 数据分析提供自然语言接口。它将物理分析功能封装为工具,LLM 根据用户自然语言指令调用这些工具。支持两种模式:基于 LangGraph 的 Agent(兼容 GPT-4.1 和 DeepSeek-V3),以及 MCP 服务器模式(兼容 Claude Sonnet 4.6)。功能包括直方图检查、事件选择、运动学分布可视化、拟合和显著性估计。已在多个模拟和 ATLAS 开放数据上验证,代码开源在 GitHub。
We present \textsc{RooAgent} as a natural-language interface for \textsc{Root}-based high energy physics data analysis. The package provides physics analysis functions as tools that an LLM agent invokes in response to pl…