地下油气行业正面临数字化转型的关键节点。传统依赖人工操作的工作流存在数据整合繁琐、响应延迟高等瓶颈，常导致模拟任务从 24 小时周转延长至数天，严重拖慢全球团队进度。为突破这一困境，业界正利用基于 NVIDIA 加速计算平台的智能体 AI 技术，构建全天候、自动化的模拟工作流。 智能体 AI 将工程师从重复性技术任务中解放出来，使其转向战略监督角色。系统通过“储层模拟助手”处理日常繁琐操作，将多步人工流程转化为自然对话，直接嵌入现有建模环境。针对更复杂的长周期研究，如历史匹配和油田开发优化，单一助手已不足以应对。为此，系统升级为“多智能体小队”，模拟专业工程团队进行 24/7 全天候协同。该机制能自动完成数据合成、参数调整及任务启动，彻底消除迭代间的等待空窗期，显著缩短项目周期。 以 Brugge 基准模型的井位优化为例，多智能体系统通过动态调整策略，从初期的广泛探索进化为深度的局部优化，成功实现了净现值最大化。这一智能系统的核心由 NVIDIA 推理微服务支撑，采用了先进的 Llama 系列模型进行复杂推理，并结合检索增强生成技术确保决策基于专业文档。系统架构灵活，支持云端快速原型开发与本地私有化部署，兼顾效率与数据安全。 随着传统人工流程排队等待成本日益凸显，智能体 AI 已成为提升资产价值的关键。目前，相关开源代码已公开，允许开发者和企业根据自身需求定制多智能体工作流，推动地下工程向自动化、智能化加速演进。