​​CAD-о-генерация с LLM в 2026

Наряду со специализированными нейросетями для генерации инженерных 3D-моделей, набирает популярность и использование обычных языковых моделей, которые, как оказалось, неплохо справляются с проектированием, если снабдить их соответствующими инструментами и языками геометрического описания. Ниже обзор проектов и подходов в этой сфере.

Первое семейство - агент работает непосредственно с CAD и его API. Самый популярный в нише freecad-ai ; даёт FreeCAD цикл вызовов инструментов (tool-loop), который сам исполняет код и чинит ошибки. freecad.gencad от одного из активных участников нашего сообщества @fenixionsouls. Там запрос идёт в RAG по документации FreeCAD, затем в LLM, код исполняется в процессе, ошибки из Report View возвращаются в цикл исправлений (fix-loop) до пяти повторов.

Второе семейство - MCP-серверы (Model Context Protocol, MCP), отдающие CAD внешнему ассистенту как набор инструментов, то есть по сравнению с предыдущим вариантом - обёртка над CAD API. Де-факто эталон связки FreeCAD с агентом - freecad-mcp, один из немногих проектов с реальными пользователями.

Третье семейство - CLI и skill-агенты поверх декларативного языка описания геометрии, где модель пишет не API-вызовы к внешней программе, а код который можно сравнивать в diff. Тут выделяется хайпнувший недавно text-to-cad - набор навыков для агентного проектирования: подход STEP-first с циклом починки геометрии. По строгости проверок можно отметить экспериментальный проект cad-khana, где результат сверяет не другая модель, а само ядро, через diagnostics.json с зазорами, толщинами стенок и нависаниями. Оба используют Build123d в качестве языка описания геометрии (видимо из-за python-подобности).

Среди открытых проектов смертность высокая, около половины найденных в ходе обзора MCP-репозиториев и часть исследовательских заброшены. А наиболее развитая и массовая система text-to-CAD тем временем проприетарная (или частично открытая) - это Zoo/KittyCAD. Там написали даже собственный язык для описании геометрии KCL.

Нейросети превратились в настоящих дееспособных агентов только после подстыковки к ним программной обвязки (harness). CADогенерация идёт по похожему пути - сотворить модель мало, нужно уметь валидировать результат на предмет соответствия требованиям и подкорректировать её в цикле помимо элементарных проверок геометрическим ядром (что более или менее есть у всех).

В этом поле идут активные исследования. Можно выделить Physics-in-the-Loop: A Hybrid Agentic Architecture for Validated CAD Engineering Design, где работа в цикле Generate-Simulate-Refine ведётся 4-мя агентами: Планировщик (преобразует требования к несущей способности в конкретный пошаговый план моделирования), CAD-инженер (собственно, пишет модель), Geometry Reviewer (проверят соответствие плана и реализации) и Structural Reviewer, который использует GPU-оптимизированный FEA-решатель torch-fem для финальной проверки модели, где определяет находятся ли коэффициенты запаса прочности в пределах заданного целевого диапазона, выявляет точки напряжения или over-инжиниринг, после чего Orchestrator направляет обратную связь проектировщику и инженеру САПР для коррекции. Решение считается действительным исключительно в тех случаях, когда все детерминированные геометрические и физические проверки выполнены.

#CAD #LLM #FreeCAD #CadQuery #MCP