Engineering-KI Mit Agentic AI technische Workflows ausführen und validieren

Anbieter zum Thema

Mathworks Deutschland

CADFEM Germany GmbH

ITWH Inst.f.technisch- wissensch. Hydrologie GmbH

CAD+T Solutions GmbH

MathWorks stellt zwei Open-Source-Tools vor, die KI-Agenten direkt in Matlab-Workflows einbinden. Mit Agentic AI entstehen so ausführbare, validierbare Ergebnisse, bei denen Ingenieure jederzeit die Kontrolle über Entwicklung und Verifikation behalten.

MathWorks, Anbieter von mathematischer Software für die Entwicklung technischer Systeme, stellt neue Funktionen vor, mit denen KI-Agenten Matlab-Workflows über das Model Context Protocol (MCP) ausführen und weiterentwickeln können. Möglich wird dies durch die neuen Open-Source-Tools Matlab MCP Server und Matlab Agentic Toolkit. Damit können KI-Agenten Matlab-Code erstellen, ihn in einer Live-Sitzung ausführen, Ergebnisse und Fehlermeldungen analysieren und den Code iterativ optimieren, bis ein korrektes Ergebnis erzielt wird. Die Ingenieure bleiben auch mit Agentic AI weiterhin für die Validierung der Ergebnisse und die Anwendung ihres Fachwissens verantwortlich.

Die neuen Funktionen im Überblick

1. MathWorks stellt den neuen Matlab MCP Server und das Matlab Agentic Toolkit vor.
2. Diese Open-Source-Tools ermöglichen die Integration von Matlab in agentenbasierte KI-Workflows.
3. KI-Agenten können Matlab-Code erstellen, ausführen und iterativ optimieren. Ingenieure behalten die Kontrolle und validieren die Ergebnisse.
4. Die Funktionen ermöglichen KI-gestützte Workflows auf Basis deterministischer Berechnungen statt rein probabilistischer Schlussfolgerungen; die Ergebnisse sind ausführungsbasiert und gewährleisten verifizierbare, technische Präzision.
5. Mit diesen Lösungen unterstützt MathWorks Applied AI Teams und Matlab Anwender bei agentenbasierten Entwicklungsprozessen. Sie sind mit führenden KI-Tools, wie Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI und weiteren, kompatibel.

Agentic AI für ausführungsbasierte Ergebnisse

Diese neuen Funktionen richten sich an Matlab-Anwender sowie Ingenieure im Bereich Applied AI, die agentengesteuerte Workflows entwickeln, sowie an Teams, die KI-gestützte Entwicklungsumgebungen bereitstellen. Durch die direkte Ausführung von Code in Matlab können KI-Agenten ihre Schlussfolgerungen auf deterministische Berechnungen, numerische Analysen und ausführbare Modelle stützen. Dadurch verändert sich der Ansatz der KI von rein probabilistischen Schlussfolgerungen hin zu ausführungsbasierten Ergebnissen, was technische Präzision sicherstellt. Ingenieure können Ergebnisse verifizieren, indem sie Ausgaben analysieren, diese mit dem erwarteten Verhalten vergleichen und Workflows durch iterative Anpassungen verfeinern – alles grundlegende Bestandteile technischer Entwicklungsprozesse.

Mehr als Codegenerierung

„Wenn Unternehmen Agentic AI im Model-Based Design und Engineering einsetzen, verlagert sich der Fokus von der Codegenerierung auf die zuverlässige Ausführung innerhalb etablierter multidisziplinärer Toolchains“, erklärt Diego Tamburini, AI Practice Director bei CIMdata. „Ingenieure bleiben weiterhin dafür verantwortlich, Probleme zu definieren, Ergebnisse zu validieren und die erforderliche Aufsicht zu gewährleisten, während KI-Agenten zunehmend iterative und repetitive Aufgaben übernehmen. Dadurch steigern sie die Effizienz und Effektivität der Ingenieure. Dies unterstreicht die Bedeutung von ‚Human-in-the-Loop‘-Workflows, bei denen die tatsächliche Ausführung und Validierung das Vertrauen in KI-gesteuerte Engineering-Prozesse stärkt.“

Agentenbasierte Workflows in´den eigenen Entwicklungsumgebungen validieren

Mit den Open-Source-Paketen Matlab MCP Server und Matlab Agentic Toolkit können Entwickler und Unternehmen agentenbasierte Workflows mithilfe von Matlab in ihren eigenen Entwicklungsumgebungen evaluieren, erweitern und integrieren und dazu agentenbasierte Werkzeuge wie Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI und weitere einsetzen. Dadurch wird die Interoperabilität zwischen verschiedenen KI-Agenten-Frameworks unterstützt und MATLAB als grundlegende Infrastruktur für aufstrebende agentenbasierte Engineering-Ökosysteme positioniert.

„KI-Agenten entfalten ihr volles Potential im Ingenieurwesen, wenn sie direkt mit den Werkzeugen interagieren können, die für die Entwicklung, die Simulation und die Analyse eingesetzt werden“, sagt Seth DeLand, Generative AI Product Manager bei MathWorks. „Indem wir Agenten in die Lage versetzen, Matlab-Workflows auszuführen und zu iterieren, verbinden wir KI-gesteuerte Iterationen mit derselben Rechenumgebung, die Ingenieure zur Entwicklung und Validierung ihrer Arbeit verwenden. So können Teams innerhalb eines einheitlichen Engineering-Frameworks den Schritt von LLM-generiertem Code hin zu ausführbaren und überprüfbaren Ergebnissen vollziehen.“

Weitere Informationen finden Sie hier.

Quantencomputing im industriellen Einsatz

Strömungssimulationen für das Turbinendesign