Agentic AI für MATLAB und Simulink
Entdecken Sie die neuesten Werkzeuge, Beispiele, Versionen, Blogs und Veranstaltungen.
E-Book
Erfahren Sie, wie Sie KI-Agenten entwickeln, die mithilfe des Model Context Protocol, des MCP Core Servers und des Werkzeugaufrufs eigenständig MATLAB Programmcode schreiben, ausführen und debuggen.
E-Book hier verfügbarIn technischen Workflows kann Agentic AI dabei helfen, MATLAB Programmcode zu schreiben, Simulationen in Simulink durchzuführen, Ergebnisse und Fehler zu verstehen und Iterationen vorzunehmen. Anstatt jeden Schritt manuell auszuführen, überwachen Sie die Schleife, während der Agent den Workflow vorantreibt.
Die Verbindung eines KI-Agenten mit einem Code-Interpreter ist nicht einzigartig, aber die Verbindung mit MATLAB und Simulink verleiht dem Agenten spezifische ingenieurtechnische Fähigkeiten, die das Erlebnis verändern:
- Werkzeuge auf Ingenieurniveau: Agenten rufen validierte bereichsspezifische Toolbox-Funktionen für Signalverarbeitung, Regelung und Codegenerierung auf.
- Simulationsgesteuerte Iteration: Agenten testen Entwürfe anhand mathematisch fundierter Simulink-Modelle anstatt zu schätzen.
- Ausgewählte Agenten-Skills: Toolkits bündeln technisches Fachwissen, sodass Agenten von der ersten Interaktion an idiomatischen Code schreiben.
- Vom Desktop zur Produktion: Agenten stellen getestete MATLAB-Funktionen als Werkzeuge für mehrere Benutzer auf dem MATLAB Production Server bereit. Kein Neuschreiben erforderlich.
- Keine Bindung an einen KI-Anbieter: Agenten funktionieren mit Claude Code™, GitHub Copilot®, Gemini CLI™, Codex™, Amp™ und anderen.
Zusammen ermöglichen diese Fähigkeiten den Agenten, alles zu unterstützen, von der Erstellung von MATLAB Programmcode bis hin zur Durchführung vollständiger Systemsimulationen in Simulink. Beginnen Sie hier, um verfügbare Ressourcen und aktuelle Updates zu erkunden, einschließlich Toolkits, Beispiele, Veröffentlichungen, Blogs und Veranstaltungen.
Mehrere Toolkits verbinden KI-Agenten mit MATLAB und Simulink über das Model Context Protocol (MCP), einem standardisierten Framework für die Interaktion zwischen KI und Werkzeugen. Die Toolkits geben Agenten die Fähigkeit, Code zu schreiben, Simulationen durchzuführen und mit Model-Based Design zu iterieren.
| Angebot | Beschreibung | Link |
|---|---|---|
| MATLAB Agentic Toolkit | Stattet agentenbasierte KI-Codiertools mit Expertenwissen und einer Live-Verbindung zu MATLAB aus. Vermittelt Kenntnisse in Datenanalyse, App-Entwicklung und Softwareentwicklung sowie über 100 weitere Kompetenzen für spezialisierte Ingenieursbereiche. | GitHub |
| Simulink Agentic Toolkit | Erweitert Agentic AI in den Bereich des Model-Based Design. Fügt Simulink-spezifische MCP-Werkzeuge und Skills hinzu, die Fachwissen im Entwickeln, Debuggen und Testen festschreiben. | GitHub |
Verschafft Ihrem Agent das Wissen und den Kontext, um effizient mit Polyspace zu arbeiten. Der Polyspace MCP Server und die zugehörigen Skills ermöglichen es KI-Assistenten, Polyspace as You Code- und Polyspace Test-Workflows auf C/C++ Code durchzuführen. |
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Die Basisschicht, die externen KI-Agenten (Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI, Codex und Amp) ermöglicht, MATLAB Programmcode in einer Live-Sitzung zu schreiben, auszuführen, zu testen und zu analysieren. |
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Veröffentlicht MATLAB-Funktionen als MCP-Tools auf dem MATLAB Production Server für den Mehrbenutzer-Einsatz in Unternehmen mit AES-verschlüsseltem IP-Schutz. Kunden rufen Werkzeuge auf, ohne eine MATLAB-Lizenz zu benötigen. |
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Ermöglicht MATLAB-Agenten die Verbindung zu HTTP-basierten MCP-Servern, das Auffinden verfügbarer Werkzeuge und deren Aufruf, um auf externe Dienste zuzugreifen und die Funktionalitäten zu erweitern. |
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Stellt eine Verbindung zu Ihrem KI-Agenten über eine Befehlszeilenschnittstelle direkt in MATLAB her. |
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| MATLAB AI Agent SDK | Erstellt KI-Agenten in MATLAB für Engineering-Workflows, verbindet sich mit extern gehosteten oder lokalen LLMs, stellt MATLAB-Funktionen als agentenbasierte Werkzeuge zur Verfügung und orchestriert das Agentenverhalten mit voller Transparenz und Kontrolle. | GitHub |
Halten Sie mit der sich schnell entwickelnden Agentic AI-Landschaft Schritt. Erhalten Sie die neuesten Toolkit-Versionen, technischen Inhalte und bevorstehenden Veranstaltungen an einem Ort.
GitHub-Veröffentlichungen
Die Versionen von MATLAB und Simulink AI werden auf GitHub häufig aktualisiert. Nachfolgend finden Sie die neuesten Versionen aller Repositorien.
| Repository | Neueste Version | Highlights |
|---|---|---|
MATLAB Agentic Toolkit |
MATK-2026.09.a |
Fügt neue Skill-Dateien für MATLAB -Tests, Zuverlässigkeitsanalysen, Computational Finance und Radardesign hinzu, mit verbesserter Datenanalyse und App-Entwicklungsanleitung. |
Simulink Agentic Toolkit |
SATK-2026.09.c |
Fügt eine Simscape Skill-Datei zum Erstellen und Validieren von benutzerdefinierten Komponentenquelldateien sowie eine gemeinsam nutzbare Konfiguration für benutzerdefinierte Bibliotheken auf Projektebene hinzu. |
Polyspace Agentic Toolkit |
v2026.09.08 |
Erweitert die Polyspace-Unterstützung um produktspezifische Kompetenzgruppen für Bug Finder, Code Prover, Polyspace as You Code und Polyspace Test Workflows. |
MATLAB MCP Server |
v0.13.0 |
Fügt Unterstützung für die Ausführung von MATLAB mit einem benutzerdefinierten Basispfad hinzu und verdeutlicht die Einschränkungen bei der Einrichtung bestehender Sitzungen. |
Blogbeiträge und technische Inhalte
Entdecken Sie die neuesten technischen Deep Dives und Anleitungen zu Agentic AI mit MATLAB und Simulink.
- Nutzung von Agentic AI für Entwurf und Bereitstellung eines Regelungssystems (13:36)
- Video: Kann Agentic AI eingebettete Systeme mit Model-Based Design entwickeln?
- Wie man eine KI-Skill für MATLAB entwickelt (Mai 2026)
- E-Book: Leitfaden zu Agentic AI mit MATLAB und Simulink
- Automatisieren Sie die Dokumentation Ihrer MATLAB-Analyse mit Agentic AI (Februar 2026)
- Erstellung eines Optimierungsagenten mit dem MATLAB MCP Server (Januar 2026)
- Lokalen KI-Agenten die Fähigkeit verleihen, MATLAB mit MCP zu verwenden (Januar 2026)
Kurse
Lernen Sie, wie Sie mit KI-Agenten in MATLAB und Simulink für Entwicklungsworkflows arbeiten.
Die Anwendung von Agentic AI mit MATLAB und Simulink über den gesamten Entwicklungslebenszyklus, von der Anforderungsanalyse über die Simulation bis hin zur Bereitstellung.
Workflows
1. Filter-Entwurf und -Optimierung
Ein KI-Agent entwirft, vergleicht und optimiert digitale Filter in MATLAB. Er schlägt Filterparameter vor, bewertet die Frequenzantwort und arbeitet automatisch auf die Spezifikationen hin.
Mithilfe von: MATLAB Agentic Toolkit
2. Anforderungsmanagement und Rückverfolgbarkeit
Agenten analysieren Anforderungsdokumente, erstellen rückverfolgbare Anforderungen und überprüfen die Abdeckung über funktionale, logische und physische Architekturebenen hinweg.
Mithilfe von: Simulink Agentic Toolkit
3. Thermische Simulation einer Bremse
Ein Agent liest ein Simulink-Thermomodell, passt Parameter der Bremskomponenten an, führt Simulationen durch und berichtet die Ergebnisse. Ingenieure behalten die Kontrolle und überlassen dem Agenten die Durchführung der Iteration.
Mithilfe von: Simulink Agentic Toolkit
4. Entwurf und Abstimmung von Regelungssystemen
KI-Agenten entwickeln und optimieren Regelungen, indem sie mit Simulink-Modellen interagieren, Simulationen mit verschiedenen Entwurfsparametern durchführen und die Leistung anhand von Spezifikationen bewerten.
Mithilfe von: Simulink Agentic Toolkit
Holen Sie sich die Unterstützung, die Sie benötigen, um von der Erkundung zur Implementierung überzugehen. Egal, ob Sie Agentic AI-Workflows bewerten, eine Integration planen oder Antworten aus der breiteren MATLAB- und Simulink-Community suchen – diese nächsten Schritte können Ihnen helfen.
