KOMPAS-3D se dote d’un agent AI qui crée des pièces, des plans et exporte du DXF de façon autonome

KOMPAS-3D a reçu un agent IA qui construit des pièces, des dessins et exporte DXF automatiquement

Le MCP pour KOMPAS-3D a parcouru en deux mois un chemin allant d'une démonstration impressionnante à un agent auquel on peut confier les tâches CAO réelles. Maintenant, l'IA ne fait pas que envoyer des commandes au système, elle construit la pièce elle-même, suit l'état du modèle, enregistre le document et retourne le résultat avec une capture d'écran.

De la Démo à la Pratique

La première version de l'intégration semblait intéressante, mais était plutôt une preuve de concept. Le scepticisme était compréhensible : si l'agent ne comprend pas à quel stade se trouve le modèle, toute erreur dans la séquence d'actions casse toute la chaîne. Pour un environnement d'ingénierie, cela suffit pour que l'outil reste un jouet pour les présentations.

C'est pourquoi la mise à jour principale n'a pas été une autre commande, mais la capacité de l'IA à maintenir le contexte du travail dans un document et une session de travail spécifiques. Maintenant, le scénario semble notablement plus mature. L'agent reçoit une tâche, crée une pièce 3D, ajoute des trous, vérifie l'arbre de construction, enregistre le fichier et génère une capture d'écran du résultat sans intervention manuelle entre les étapes.

En parallèle, il peut prendre en charge une partie de la routine plate : générer un dessin, remplir le tampon et exporter le résultat en DXF en une seule demande. C'est déjà plus proche non d'une « super démo », mais d'un outil qui peut être testé dans un flux de travail réel.

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Sympa pour une démo, mais ça ne décollera pas dans le travail réel » — c'est ainsi que l'auteur décrit la réaction à la première version du MCP.

Mémoire du Modèle

La différence clé dans la nouvelle version est que l'agent garde en mémoire l'état actuel du modèle à chaque étape. Il comprend dans quel document il travaille, quel corps de base a déjà été créé, combien d'éléments pendent dans l'arbre et quelle feature est apparue après la dernière opération. De ce fait, l'IA n'agit pas à l'aveugle et n'essaie pas de reconstruire la pièce à partir de zéro à chaque fois si le travail a déjà été commencé avant.

L'article fournit un exemple avec get_3d_context : l'outil permet d'interroger la pièce déjà ouverte sur son état actuel et de voir immédiatement que la géométrie de base est prête et qu'il y a, par exemple, déjà 11 éléments dans l'arbre. Cela élimine les suppositions et rend l'opération suivante une continuation logique des étapes précédentes. Pour les tâches CAO, c'est critique, car le coût d'une mauvaise hypothèse ici est plus élevé que dans un agent textuel ordinaire ou un scénario de bureau.

La deuxième couche importante est le travail avec la sélection d'objets dans la scène. Au lieu de calculer manuellement les coordonnées et les points d'accrochage, l'agent peut trouver de façon descriptive la face requise via resolve_selection_3d, obtenir son identifiant système et l'utiliser pour l'opération suivante. Si la face plate supérieure est nécessaire, l'IA trouve exactement celle-là, établit un nouveau croquis et fait une découpe là où cela est vraiment requis par le modèle, et non par heuristique approximative.

Vérification et Documents

Tout aussi important est la vérifiabilité du résultat. Les commandes ne « s'envolent plus dans le vide » : l'outil list_feature_tree_3d retourne l'historique de construction avec des étapes spécifiques comme croquis de base, extrusion, découpe, trou ou chanfrein. Cela signifie qu'un ingénieur peut ouvrir le document et vérifier non seulement la forme finale de la pièce, mais aussi comment exactement l'agent y est arrivé. Pour les logiciels de production, cette transparence est souvent plus importante que l'automatisation spectaculaire et les belles démonstrations.

• Construire une pièce 3D à partir d'une description textuelle
• Ajouter des trous et autres features dans la bonne séquence
• Créer un dessin, remplir automatiquement le tampon et exporter en DXF
• Enregistrer le document et retourner une capture d'écran du résultat fini

Essentiellement, le MCP pour KOMPAS-3D commence à couvrir deux niveaux de travail à la fois : la géométrie volumétrique et la documentation qui l'accompagne. C'est particulièrement intéressant pour les opérations typiques où un spécialiste passe du temps non pas sur des solutions d'ingénierie, mais sur des actions répétitives dans l'interface. Si l'agent maintient stabilement le contexte et sait comment confirmer chaque étape via l'arbre de construction, il a de véritables chances de prendre place à côté des automatisations CAO familières.

Ce Que Cela Signifie

L'histoire avec KOMPAS-3D montre que l'utilité d'un agent IA dans un logiciel d'ingénierie est déterminée non pas par un beau dialogue, mais par la capacité à mémoriser l'état du modèle, à sélectionner correctement les objets et à laisser une trace vérifiable des actions. Si ces intégrations deviennent plus fiables, la prochaine vague d'IA en CAO ne viendra pas par les chatbots, mais par des outils pratiques pour les pièces, les dessins, les opérations d'exportation et les tâches d'ingénierie typiques directement dans les CAO familières et les processus d'équipe.