Künstliche Intelligenz (KI) spielt eine immer größere Rolle in der Entwicklung von Software, aber es gibt einen wichtigen Unterschied zwischen einem KI-Assistenten, der erklärt, wie man etwas macht, und einem KI-Agenten, der die Aufgabe innerhalb der Entwicklungssoftware tatsächlich ausführen.

Autodesk verfolgt diesen Ansatz mit Fusion Compute MCP, das jetzt als öffentliche Betaversion verfügbar ist. Mit Fusion Compute MCP können KI-Agenten über die Cloud mit Autodesk Fusion und Aufgaben wie das Erstellen parametrischer Modelle, das Bearbeiten von Baugruppen, das Vorbereiten von Fertigungsabläufen, das Exportieren von Dateien und das Arbeiten mit Fusion Team-Daten ausführen.

Was mich besonders fasziniert hat, ist, dass es hier nicht einfach nur darum geht, eine KI ein CAD-Bild generieren oder einen Modellierungsablauf beschreiben zu lassen. Der Agent kann tatsächlich mit Fusion arbeiten und bearbeitbare Konstruktionsdaten erstellen.

Schauen wir uns also genauer an, wie es funktioniert und was es kann.

Was ist Fusion Compute MCP?

Bevor wir uns mit Fusion Compute MCP selbst befassen, ist es hilfreich, MCP oder Model Context Protocol zu verstehen .

MCP ist ein offener Standard, der es KI-Anwendungen ermöglicht, sich mit externen Tools und Daten zu verbinden. Anstatt dass ein KI-Modell lediglich Text generiert, kann ein Agent verfügbare Tools ermitteln und diese zur Ausführung von Aktionen nutzen. Im Fall von Fusion Compute MCP Autodesk eine Cloud-basierte Umgebung bereit, in der ein KI-Agent mit Fusion interagieren kann. Laut Autodeskmehr als stellt bietet der Dienst über die TypeScript-API von Fusion 7.000 Endpunkte

Dies bedeutet, dass der Agent viele der Operationen ausführen kann, die normalerweise manuell innerhalb von Fusion durchgeführt würden.

Ein Agent kann beispielsweise Folgendes tun:

• Skizzen erstellen und bearbeiten
• Erstellen Sie Features wie Extrusionen, Rotationen, Verrundungen und Fasen
• Arbeiten mit Baugruppen und Verbindungen
• Fertigungseinrichtungen erstellen
• CAM-Werkzeugwege generieren
• Arbeiten Sie mit Fusion Team-Dokumenten
• STL- und STEP-Dateien exportieren

Dadurch unterscheidet sich der Arbeitsablauf grundlegend von der einfachen Verwendung von KI als Chatbot.

Vom Bild zum parametrischen CAD-Modell

Eine der Demonstrationen von Autodesk zeigt ein interessantes Beispiel.

Der Agent erhält die Anweisung, anhand eines Referenzbildes einen konfigurierbaren, parametrischen Holzschrank. Anstatt nur eine visuelle Darstellung zu erzeugen, generiert er das eigentliche Fusion-Modell. Dieses umfasst die Schrankstruktur, Regalböden, Türen und Schubladen. Das Design lässt sich anschließend modifizieren, beispielsweise durch den Austausch von Volltüren gegen Glaspaneele oder die Anwendung verschiedener Oberflächen. Entscheidend ist für mich, dass das Ergebnis nicht nur ein Mesh oder ein gerendertes Bild ist, sondern ein natives Fusion-Design mit Feature-Historie und anpassbaren Parametern.

Das bedeutet, dass das Modell auch nach Abschluss der KI-Erstellung weiter bearbeitet und konfiguriert werden kann. Hier wird KI-gestütztes CAD für Ingenieurprozesse besonders interessant.

Konstruktion eines Bauteils, einer Form und von Werkzeugwegen

Eine weitere Autodesk Demonstration geht noch einen Schritt weiter.

Der KI-Agent wird beauftragt, ein zweiteiliges, spritzgegossenes Gehäuse für einen Einplatinencomputer zu entwerfen .

Der Agent durchläuft mehrere Designschritte, darunter die Erstellung von:

• Ein Kühlkörperdeckel mit Kühlrippen
• Ein GPIO-Steckplatz
• Schraubensenkungen
• Hafenaussparungen
• Die Form spaltete sich

Nach der Erstellung des Gehäuses wird der Arbeitsablauf mit der Werkzeugkonstruktion fortgesetzt. Der Spezialist erstellt einen Kern und einen Hohlraumund geht dann zur CAM-Programmierung über.

Es erzeugt Operationen wie:

• Planfräsen
• Adaptives Rauhwalzen
• Parallele Endbearbeitung

Laut Autodeskgeneriert 6,5 ​​Sekunden. Interessant finde ich dabei nicht nur die Geschwindigkeit.

Das Wichtigste ist, dass der Arbeitsablauf Konstruktion und Fertigung.

Anstatt nach der Erstellung des CAD-Modells aufzuhören, kann der Agent mit der Vorbereitung der Fertigung fortfahren.

Mehrere KI-Agenten arbeiten parallel

Fusion Compute MCP kann auch mit mehreren KI-Agenten verwendet werden.

Autodesk demonstriert dies anhand eines autonomen Mähroboters mit rund 1.100 farbigen Teilen. Die Aufgabe besteht darin, fünf verschiedene Farblayout-Optionen zu erstellen. Anstatt jede Version nacheinander zu erstellen, verteilt der Workflow die Arbeit auf mehrere Agenten. Vier Sub-Agenten erhalten jeweils eine eigene Fusion-Cloud-Instanz und arbeiten an verschiedenen Versionen des Designs, während eine weitere Version vom Hauptagenten bearbeitet wird.

Die resultierenden Optionen können anschließend in einem Vergleichsbericht zusammengefasst werden. Dieser Ansatz führt zu einer weiteren interessanten Idee für Entwicklungsabläufe:

KI-Agenten müssen nicht unbedingt nacheinander arbeiten.

Verschiedene Akteure könnten potenziell gleichzeitig an unterschiedlichen Designalternativen, Konfigurationen oder Fertigungsaufgaben arbeiten.

Drei Fusion MCP-Server

Fusion bietet nun drei MCP-bezogene Dienste an, und jeder von ihnen hat einen anderen Zweck.

Autodesk Fusion MCP

Das Fusion MCP arbeitet mit der Fusion-Desktopanwendung zusammen, die lokal auf dem Computer des Benutzers ausgeführt wird. Es ist auf die Interaktion mit der lokalen Fusion-Umgebung und die Durchführung von Konstruktions- und Fertigungsvorgängen ausgerichtet.

Autodesk Fusion Data MCP

Das Fusion Data MCP konzentriert sich auf die Daten, die die Konstruktionen umgeben.

Dies umfasst Bereiche wie:

• Hubs
• Projekte
• Ordner
• Berechtigungen
• Eigenschaften
• Metadaten

Autodesk Fusion Compute MCP

Die neue Fusion Compute MCP funktioniert anders. Anstatt die Fusion-Anwendung auf dem Computer des Benutzers auszuführen, werden Fusion-Sitzungen in der Cloud. Dadurch kann ein KI-Agent seine eigene Fusion-Umgebung nutzen, um Aufgaben zu erledigen, ohne die Desktop-Sitzung des Benutzers zu beeinträchtigen.

Ich könnte beispielsweise weiter an meinem Computer arbeiten, während ein KI-Agent in seiner Cloud-Fusion-Umgebung an einer anderen Designaufgabe arbeitet.

Anschließend könnte ich das resultierende Modell überprüfen.

Was kann Fusion Compute MCP leisten?

Es gibt mehrere Bereiche, in denen Fusion Compute MCP mit Fusion interagieren kann.

Parametrische Modellierung

Der Agent kann Skizzen und Features erstellen, lesen, aktualisieren und löschen.

Dies umfasst gängige Vorgänge wie:

• Extrudieren
• Drehen
• Filet
• Fase
• Muster

Dies ist wichtig, da der Agent nicht darauf beschränkt ist, Geometrien nur einmal zu generieren.

Es kann mit der parametrischen Struktur des Modells.

Baugruppen

Fusion Compute MCP kann auch mit Baugruppen arbeiten.

Agenten können Komponenten, Vorkommen, Transformationen und Verbindungen erstellen und verwalten.

Dies bedeutet, dass die KI-Interaktion über einzelne Bauteile hinaus auf größere mechanische Konstruktionen ausgedehnt werden kann.

Herstellung

Die Fertigungsseite ist ein weiterer wichtiger Bestandteil des Arbeitsablaufs.

Agenten können mit folgenden Gruppen zusammenarbeiten:

• Fertigungsanlagen
• CAM-Vorlagen
• Werkzeugwege
• Veröffentlichter NC-Code

Dadurch wird eine Verbindung zwischen CAD-Konstruktion und Fertigungsvorbereitung hergestellt.

Dokumente und Export

Der Agent kann auch mit Fusion-Dokumenten und Fusion Team-Projekten arbeiten. Er kann Dokumente öffnen und speichern, Hubs und Projekte durchsuchen und Dateien wie STL und STEP.

Dadurch wird der Arbeitsablauf praktischer, da die resultierenden technischen Daten gespeichert und geteilt werden können, anstatt nur innerhalb der KI-Konversation zu verbleiben.

Das KI-Modell ist weiterhin wichtig

Es gibt einen wichtigen Punkt zu verstehen.

Fusion Compute MCP ist die Verbindung zwischen dem KI-Agenten und Fusion. Es ist nicht das KI-Modell selbst.

Das tatsächliche Ergebnis hängt vom KI-Modell ab, das den Agenten steuert.

Beispielsweise kann das MCP einem Agenten Zugriff auf CAD- und CAM-Operationen ermöglichen, aber der Agent muss dennoch die Konstruktionsaufgabe verstehen, den Arbeitsablauf planen, die richtigen Operationen auswählen und die Ergebnisse interpretieren.

Mit der Verbesserung von KI-Modellen könnte die Fusion Compute MCP-Umgebung zukünftig auch komplexere Ingenieuraufgaben bewältigen. Dies bedeutet jedoch auch, dass KI-generierte CAD-Daten weiterhin von einem Ingenieur überprüft werden sollten.

Ein Modell kann zwar erfolgreich aus einer Eingabeaufforderung erstellt werden, dennoch sind Änderungen an Abmessungen, Konstruktionsabsicht, Herstellbarkeit, Toleranzen oder anderen technischen Anforderungen erforderlich.

Einschränkungen der öffentlichen Betaversion

Fusion Compute MCP ist derzeit als öffentliche Betaversion, daher gibt es einige Einschränkungen.

Aktuell bietet Autodesk Folgendes an:

• Zwei gleichzeitige Sitzungen pro Benutzer
• Die maximale Sitzungsdauer beträgt eine Stunde.
• Die Sitzung wird nach 15 Minuten Inaktivität automatisch beendet.
• Warteschlange, wenn die Kapazität des Dienstes erreicht ist

Die Sitzungen sind ebenfalls zeitlich befristet.

Wenn Sie etwas erstellen, das Sie behalten möchten, müssen Sie es in Fusion Team oder exportieren, bevor die Sitzung endet.

Es ist davon auszugehen, dass sich diese Beschränkungen ändern werden, da Autodesk den Dienst weiterentwickelt und ausbaut.

So starten Sie

Um Fusion Compute MCP auszuprobieren, benötigen Sie Autodesk Folgendes:

• Ein Autodesk -Konto
• Eine aktive Fusion-Lizenz
• Ein Fusion Team-Hub
• Ein MCP-kompatibler KI-Client

Anschließend verbinden Sie Ihren MCP-Client mit dem Fusion Compute MCP-Dienst und fordern den KI-Agenten auf, mit Fusion zu arbeiten. Das Besondere daran ist, dass Sie nicht unbedingt vor Fusion sitzen und jeden Vorgang manuell ausführen müssen.

Der Agent kann in seiner Cloud-Fusion-Umgebung arbeiten, während Sie die Ergebnisse anschließend auswerten.

Was bedeutet das für CAD-Workflows?

Der interessanteste Aspekt von Fusion Compute MCP ist für mich die Verbindung zwischen KI und konkreten Ingenieurprozessen. Wir haben bereits gesehen, wie KI nützlich ist, um Ideen zu generieren, Befehle zu erklären, Code zu schreiben und Ingenieure bei der Informationssuche zu unterstützen.

Der Arbeitsablauf entwickelt sich nun in Richtung einer anderen Richtung:

Anfrage → Entwurf → Anpassung → Fertigung → Export

Der KI-Agent kann potenziell mehrere Phasen des Entwicklungsprozesses durchlaufen, anstatt nach der Generierung eines Vorschlags zu stoppen. Das bedeutet natürlich nicht, dass Entwickler der KI einfach eine Anweisung geben und deren Ergebnisse akzeptieren können.

Die resultierende Geometrie muss noch überprüft werden. Abmessungen, Schnittstellen, Konstruktionsabsicht, Herstellbarkeit, Toleranzen, Werkzeugwege und die endgültigen Fertigungsanforderungen bedürfen weiterhin einer technischen Prüfung. Die Rolle des Ingenieurs könnte sich jedoch verändern.

Anstatt Zeit mit der manuellen Durchführung jedes sich wiederholenden CAD-Vorgangs zu verbringen, könnte sich ein Ingenieur zunehmend auf die Definition der Konstruktionsanforderungen, die Überprüfung der Ergebnisse und die Entscheidungsfindung im Ingenieurwesen.

Abschluss

Fusion Compute MCP gibt uns einen ersten Einblick, wie KI-Agenten direkt mit CAD- und Fertigungssoftware interagieren könnten.

Anstatt dass die KI uns lediglich vorgibt, wie ein Modell erstellt wird, kann der Agent direkt in Fusion arbeiten, parametrische Geometrie erzeugen, Konstruktionen modifizieren, Baugruppen erstellen, CAM-Operationen vorbereiten und Konstruktionsdaten exportieren. Die öffentliche Betaversion ist noch eingeschränkt, und die Fähigkeiten des KI-Modells, das den Workflow steuert, bleiben ein wichtiger Faktor. Die Richtung ist jedoch klar: Die KI entwickelt sich von der reinen Informationsunterstützung für Ingenieure hin zur direkten Interaktion mit den Werkzeugen, die diese für die Konstruktion und Fertigung von Produkten verwenden.

Es wird interessant sein zu sehen, wie sich diese Arbeitsabläufe weiterentwickeln, während Autodesk Fusion Compute MCP weiterentwickelt und die KI-Modelle leistungsfähiger werden.

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