Pan-Chera/Multi-Agent-CAD

What it solves

MAC (Multi-Agent CAD) 解決了基於 LLM 的 text-to-CAD 生成過程中的高成本與 Token 效率低下問題。傳統的單智能體系統通常會在多次迭代中，透過將文件、對話歷史和除錯追蹤資訊全部塞入上下文窗口，導致 Token 消耗量巨大且成本呈指數級增長。

How it works

MAC 利用 LangGraph 狀態機來協調四個專業的智能體，它們傳遞的是緊湊的、結構化的 JSON 狀態，而非原始的對話紀錄：

1. Spec Planner: 將自然語言請求轉換為結構化的 CADBrief JSON。
2. Geometric Architect: 將 CADBrief 轉換為包含草圖和幾何步驟的 ArchitectPlan JSON。
3. Python Coder: 將 ArchitectPlan 轉換為可執行的 build123d Python 代碼。
4. Autonomous Skill Loop: 執行代碼並使用 Dual-Engine QA 報告來觸發修復迴圈（透過 Aider），直到模型正確為止。

Who it’s for

它是為那些想要從自然語言提示詞生成可列印的 3D 模型，同時極小化 API 成本與 Token 使用量的人，以及對幾何設計的多智能體編排（multi-agent orchestration）感興趣的開發者而設計的。

Highlights

• Extreme Token Efficiency: 與單智能體基準線相比，Token 使用量降低了 116 倍，推理成本降低了 13 倍，同時將功能通過率提升至 99.3%。

• White-Box Transparency: 每個中間步驟（簡報、計劃、測量和診斷）都會序列化到磁碟，以便進行人工審核或運行中干預。

• Print-in-Place Capability: 能夠生成具有精確間隙（clearance gaps）的複雜多體關節模型（例如：指尖陀螺、陀螺儀）。

• Hybrid Routing: 透過 OpenAI-compatible 終端點，支持使用不同的 LLM 提供商或模型來處理這四個階段中的每一個。