多智能体CAD（MAC）

功能 – MAC将纯英文（或中文）设计简报转换为真实、可编辑的CAD几何体。它可以：

• 根据提示创建单个可打印零件。
• 将机构描述分解为多个组件，生成每个零件，将它们配合在一起，并导出完整的装配体。
• 自动验证生成的几何体，并在需要时使用LLM驱动的代码修复循环进行修复。
• 将结果导出为标准工程文件（STEP、STL、GLB），对于装配体，导出为可放入机器人仿真器的URDF。

重要性 – 传统CAD需要熟练用户编写代码或手动建模。MAC让工程师或爱好者用自然语言描述他们想要的内容，并获得完全参数化的模型，该模型可以编辑、3D打印或仿真。该项目还展示了多智能体流水线（规划、代码生成、验证、修复）如何与基线“CAD-Skills”方法相比，大幅减少所需的LLM令牌数量。

关键组件

• 多智能体工作流 – 使用LangGraph编排独立的LLM阶段：决定零件层次结构的规划器、为build123d内核编写Python代码的几何生成器、视觉验证器，以及决定输出是否通过几何检查的“评判器”。
• Aider驱动的修复 – 如果生成的脚本无法运行或几何体无效，Aider工具会运行LLM引导的编辑循环，直到模型修复。
• Web界面 – 轻量级FastAPI/React界面让用户输入提示、观看3D预览并下载导出的文件。内置安全措施（CSRF头、主机允许列表、可选目标路径控制）。
• 装配流水线 – 实验性扩展（MAC v2），将描述拆分为子零件，定义关节接口，重用镜像组件，并生成URDF用于下游机器人仿真。
• 基准测试 – README报告了在两个Qwen模型上的单零件基准测试，显示>99%的特征通过率，同时使用的令牌比复现的基线少60-100倍，估计成本低6-13倍。

如何开始

1. 克隆仓库并从environment.yml创建conda环境。
2. 安装辅助工具aider-chat（按描述固定NumPy版本）并设置你的DashScope（或其他兼容OpenAI的）API密钥。
3. 编辑multi_agent_cad/config.py设置USER_REQUEST（例如，“一个30毫米的立方体”）。
4. 运行python -m multi_agent_cad.graph进行命令行生成，或安装Web扩展（pip install -e "[web]"）并启动python -m multi_agent_cad.web使用浏览器界面。
5. 对于装配体，设置MAC_ASSEMBLY_REQUEST（或使用提供的markdown提示之一）并运行python -m mac_assembly。

典型用例

• 快速原型制作自定义3D可打印零件。
• 为机器人研究生成机械子装配体（例如，夹爪或龙门架），并立即通过URDF将其输入物理仿真器。
• 教育演示，展示LLM如何驱动参数化CAD而无需手动脚本。

局限性

• 装配生成仍是“技术预览”；成功率未量化，用户必须在制造前手动验证关节和间隙。
• 流水线依赖特定模型提供商（DashScope、OpenRouter）以及build123d内核版本<0.13（由于STEP运行时约束）。
• 运行生成的Python代码以用户权限执行，因此Web界面应保持在受信任的本地机器上。

许可证 – MIT（见LICENSE）。

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以上所有信息直接取自仓库的README；未添加外部假设。