HEP-CoPilot：多智能体RAG框架在粒子物理研究中的创新应用

高能物理领域正经历AI驱动的研究范式变革，LHC等设施产生海量数据，物理学家面临异构信息整合难题。HEP-CoPilot是面向高能物理的检索增强多智能体AI框架，整合文本、结构化数据和图像信息，通过RAG技术与多智能体协作，实现跨文献物理约束自动比较与推理，为粒子物理研究开辟新可能。

现代粒子物理学中，超越标准模型（BSM）搜索产生爆炸式文献，每篇含文字描述、数值表格、排除限曲线图。物理学家需手动检索数十篇论文提取数据对比，低效且易出错。以CMS实验为例，新物理搜索论文逐年增长，不同论文分析方法、假设条件差异大，直接比较存在系统性偏差。

HEP-CoPilot核心是统一多模态检索与推理架构，整合三类数据源：学术文本、HEPData结构化数据、论文图表图像。文本处理采用语义理解的RAG模型，识别物理概念关联；结构化数据处理直接解析HEPData重建实验约束；多智能体协作机制部署专业智能体，形成完整分析链条。

HEP-CoPilot通过图像重建技术提取排除限图数值：光学识别校正图表，结合图例坐标轴转换为物理参数约束，需理解图表物理含义（如95%置信排除限）。跨模态对齐通过共享语义嵌入空间，实现文本、数值、图像信息统一索引与检索，并行搜索并综合排序结果。

通过CMS实验BSM搜索验证HEP-CoPilot能力：1. 数秒内检索12篇超对称粒子质量限相关论文，提取质量下限（人工需数小时）；2. 解析HEPData重建排除限曲线，支持任意精度查询；3. 识别不同分析兼容性，标记系统差异，生成综合约束（考虑假设、统计方法等）。

HEP-CoPilot代表AI渗透科研核心环节，从辅助文献管理进阶到科学推理。其领域特定知识库与推理流程实现专业内容深度理解，为其他数据密集型学科（天文学、材料科学、生物信息学）提供可借鉴的多模态RAG+多智能体协作范式。

HEP-CoPilot标志粒子物理进入"AI协同时代"，自动化文献导航、结构化证据整合提升研究者处理复杂信息能力。它展示AI如何在不替代人类判断的前提下放大科学家认知能力，这是技术赋能科研的核心价值。