# 军事仿真 AI 原生解决方案

场景 → 想定 → 方案 → 推演 → 评估 · 端到端闭环智能体系
1
场景构建
Scene Construction
→
2
想定生成
Wargaming Scenario
→
3
方案生成
Plan Generation
→
4
仿真推演
Simulation Run
→
5
仿真评估
Assessment

## 一、场景构建

Scene Construction

构建战场环境，涵盖地理、气象、电磁、基础设施等多维态势。核心目标：用自然语言快速生成结构化战场场景。

#### NLP 自然语言 → 场景

LLM 将 "红蓝双方在东海某海域对峙，气象条件 XX" 解析为结构化场景参数 (JSON / DSL)

#### Vision 地理环境生成

多模态模型从卫星图 / 地图自动提取地形特征、道路网络、关键地标

#### RAG 场景模板推荐

基于历史场景库做 RAG 检索，推荐相似场景作为起点，降低构建成本

#### Validate 一致性校验

LLM + 规则引擎联合检查参数矛盾，如海拔与水深冲突、时间线逻辑错误

      [自然语言输入]
           │
           ▼
      [场景 DSL 生成器 (LLM)]
           │
           ▼
      [场景参数 JSON Schema] ──→ [场景渲染引擎 (3D / GIS)]
           │
           ▼
      [一致性校验 (规则 + LLM)]
           │
           ▼
      [结构化场景定义]

⚔️

## 二、想定生成

Wargaming Scenario

在场景基础上定义双方作战目标、兵力编成、交战规则 (ROE)、时间线。核心创新：红蓝对抗博弈 Agent 自动迭代生成想定。

#### Generate 想定自动生成

LLM 基于场景 + 作战意图，生成结构化想定：兵力部署、阶段划分、ROE 规则

#### Game 对抗性博弈

红蓝两个 Agent 各自独立生成意图，通过多轮对抗迭代完善想定

#### Review 合理性评估

战术知识库 RAG + LLM 审查，标注兵力不足、后勤断链等风险点

#### Version 版本管理

每次修改生成 diff，支持分支 / 合并，类 Git 的想定版本管理

            场景描述 + 红方目标
                  │
                  ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │    Red Agent (LLM)       │ ← 战术知识库 (RAG)
      │   生成红方兵力部署方案     │
      └───────────┬─────────────┘
                  ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │    Blue Agent (LLM)      │ ← 战术知识库 (RAG)
      │   针对红方部署制定对策     │
      └───────────┬─────────────┘
                  ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │    Referee Agent         │
      │   平衡性审查 + 冲突标注    │
      └───────────┬─────────────┘
                  ▼
             最终想定文档

## 三、方案生成

Plan Generation

基于想定为各作战单元生成具体行动计划。核心价值：多方案并行生成 + 量化比较，突破人工只能覆盖少数方案的局限。

#### Ensemble 多方案并行

LLM + 规划算法 (HTN / MCTS) 并行输出 3-5 个差异化方案，覆盖不同战术风格

#### Score 多维评价打分

风险、时效、资源消耗、达成概率等维度自动评分，附 LLM 解释

#### Merge 方案对比与融合

LLM 对多方案做优劣势分析，可融合不同方案的优点生成复合方案

#### HITL 人在回路修正

指挥员用自然语言修改方案，LLM 实时调整并反馈级联影响

      想定 + 约束条件
           │
           ▼
      ┌────────────────────────────────────────┐
      │          Plan Generator Ensemble        │
      │  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌─────────┐│
      │  │ 方案 A    │ │ 方案 B    │ │ 方案 C   ││
      │  │(激进突防) │ │(稳健推进) │ │(迂回包围)││
      │  └─────┬────┘ └─────┬────┘ └────┬────┘│
      │        └────────────┼───────────┘     │
      │                     ▼                  │
      │           Plan Evaluator               │
      │      (多维度打分 + LLM 解释)            │
      └─────────────────────┬──────────────────┘
                            ▼
               排序推荐 + 可视化对比

方案 DSL 示例

每个方案以结构化 YAML 描述，包含阶段、兵力、行动指令，便于 LLM 生成、校验和推演引擎执行。

    plan_id: PLAN-2026-0320-A
    name: "东海封锁作战方案 A — 激进突防"
    phases:
      - phase: 1
        name: "电子压制"
        start_time: T+0
        units: [EW-01, EW-02]
        actions:
          - type: jamming
            target: enemy_radar_net
            power: high
      - phase: 2
        name: "第一波突击"
        start_time: T+00:30
        units: [AIR-01, AIR-02, NAV-01]
        actions:
          - type: strike
            target: port_facility_A
            weapon: cruise_missile
            quantity: 12

## 四、仿真推演

Simulation Execution

按方案驱动各作战单元在仿真环境中执行，产生时序态势数据。核心创新：每个作战单元挂载 LLM Agent，自主感知-决策-行动。

#### Agent 智能体行为决策

每个作战单元挂载 LLM Agent，根据实时态势自主决策，非脚本化行为树

#### Adaptive 自适应仿真步长

战斗激烈区域用小步长，平静区域用大步长，AI 动态调度提升仿真效率

#### Inject 意外事件注入

LLM 作为 "战局导演"，在关键节点注入意外事件，考验方案鲁棒性

#### Monitor 实时态势理解

推演过程中 LLM 持续解读态势，自动生成态势报告与异常告警

      ┌──────────────────────────────────────────────────┐
      │               Simulation Engine                   │
      │                                                    │
      │   ┌────────────┐  ┌────────────┐  ┌────────────┐ │
      │   │ Unit Agent  │  │ Unit Agent  │  │ Unit Agent  ││
      │   │  (驱逐舰)   │  │  (战斗机)   │  │  (雷达站)   ││
      │   │            │  │            │  │            │ │
      │   │  观测→推理  │  │  观测→推理  │  │  观测→推理  │ │
      │   │  →决策→行动 │  │  →决策→行动 │  │  →决策→行动 │ │
      │   └──────┬─────┘  └──────┬─────┘  └──────┬─────┘ │
      │          └───────────────┼───────────────┘        │
      │                          ▼                         │
      │               态势融合与冲突仲裁                      │
      │                          ▼                         │
      │               仿真时间推进                           │
      └──────────────────────────┬─────────────────────────┘
                                 ▼
                      时序态势数据流 (SSE)

Unit Agent 决策循环

每个 Agent 遵循 `观测 (Observe) → 推理 (Reason) → 决策 (Decide) → 行动 (Act)` 循环，输出可审计的决策链，支持事后复盘分析。

    UNIT_AGENT_SYSTEM_PROMPT = """
      你是 {unit_type} {unit_id} 的指挥 AI。
      当前态势：{current_situation}
      你的任务：{mission_objective}
      ROE 规则：{rules_of_engagement}
      可用武器/资源：{available_resources}

      输出格式：
        1. 态势判断 — 你观察到了什么
        2. 决策依据 — 为什么这么做
        3. 行动指令 — 具体做什么
        4. 预期结果 — 预计产生什么效果
    """

## 五、仿真评估

Assessment

对推演结果进行多维度评估，输出报告，支持方案迭代优化。核心价值：LLM 自动将海量推演数据转化为可读评估报告 + 可执行的改进建议。

#### Metrics 多维自动评估

从推演数据自动计算战损比、时间达成率、资源效率、态势控制面积等指标

#### Report 自然语言报告

LLM 将指标数据转化为结构化评估报告，含关键节点叙事与图表引用

#### Root Cause 根因分析

LLM 分析关键转折点，构建因果链，追溯胜负根本原因

#### Loop 方案迭代闭环

基于评估结果自动提出改进建议，闭环反馈至方案生成阶段

      推演时序数据
           │
           ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │   评估指标计算引擎        │
      │  (战损 / 时间 / 资源 态势)│
      └───────────┬─────────────┘
                  ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │   LLM 评估报告生成器     │
      │   指标 → 叙事 → 图表 → 建议│
      └───────────┬─────────────┘
                  ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │   根因分析 Agent         │
      │   关键节点回溯 + 因果链   │
      └───────────┬─────────────┘
                  ▼
      ┌─────────────────────────┐
      │   方案优化建议           │
      │   → 反馈至方案生成阶段    │
      └─────────────────────────┘

## 六、端到端闭环架构

Full Loop
场景构建
LLM 解析 + RAG 模板
→
想定生成
对抗博弈 Agent
→
方案生成
多方案并行生成
→
仿真推演
Agent 化推演引擎
→
仿真评估
LLM 报告 + 根因分析
闭环迭代：评估结果 → 优化建议 → 回到方案生成
核心设计哲学

让 LLM 承担 "认知" 工作（理解、推理、生成、评估），传统算法承担 "计算" 工作（物理仿真、路径规划、优化求解），两者通过结构化 DSL 桥接。这一分层保证了 AI 的创造性与仿真的精确性互不干扰。

## 七、关键技术选型

Tech Stack

层级 | 技术 | 说明
--- | --- | ---
LLM 编排 | LangGraph / 自研 Agent 框架 | 管理多 Agent 协作、状态流转、对话历史
知识库 | Elasticsearch + 向量检索 | 作战条令、战术案例、历史战例的 RAG 索引
仿真引擎 | 离散事件仿真 (DES) + Agent 调度 | 战场事件驱动，Agent 自主决策，支持多时间尺度
态势存储 | 时序 DB (InfluxDB / TDengine) | 高频态势数据写入与时间范围查询
可视化 | Cesium (3D GIS) + WebSocket | 实时态势可视化，支持 2D/3D 切换
方案 DSL | YAML / JSON Schema | 结构化方案描述，便于 LLM 生成、校验和引擎执行

## 八、落地路径

Roadmap

#### Phase 1 · MVP

- 跑通场景→想定→单方案→简单推演→评估的最小闭环
- LLM 做自然语言到 DSL 的转换
- 基础知识库 RAG 索引（作战条令）
- 脚本化仿真引擎 + 基础指标评估

#### Phase 2 · 增强

- 引入红蓝对抗博弈 Agent
- 多方案并行生成 + 量化对比
- Agent 化推演引擎（自主决策）
- 实时态势可视化 + SSE 推送

#### Phase 3 · 成熟

- 自适应仿真步长 + 异常检测
- 方案自动迭代优化（评估→改进闭环）
- 跨域多兵种联合作战仿真
- 历史战例深度挖掘与战术知识图谱