#19 · 主分类： 三维生成与资产创建
Multi-Agent-CAD
3d-modeling
3d-printing
agent-pipeline
aider
build123d
cad
generative-design
langgraph
llm
llm-agent
mechanical-engineering
multi-agent
opencascade
qwen
step
step-file
text-to-3d
text-to-cad
MAC（多智能体CAD）：一种通过约束测试时计算进行文本到CAD生成的解耦多智能体框架。
项目最后更新：08/13/26
GitHub Stars
913
Forks数量
84
贡献者数量
2
许可证
MIT
收录理由
把自然语言直接变成能打印的CAD模型，这事难在模型必须把一句话翻译成真实几何，而不是画个渲染图就完事。MAC用四个智能体分工协作，每一步传递结构化状态，避免一次巨型模型调用的笨办法，输出的是基于build123d和OpenCascade的可编辑STEP实体，能直接拿去加工或打印。这种解耦设计让上下文窗口始终很小，项目报告说比单智能体基线省了约百倍的token，推理成本也大幅下降。最打动我的是那些可动式打印模型，关节间隙控制精确到0.4到1毫米，从打印平台取下来就能活动，不用组装，这比单实体生成难得多。如果你常做机械件原型，或者想跑一条自己掌控、token开销低得多的文生CAD流水线，这个项目值得上手试试。
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