MATLAB

Agentic AI für MATLAB und Simulink

Entdecken Sie die neuesten Werkzeuge, Beispiele, Versionen, Blogs und Veranstaltungen.

In 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.

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Sehen Sie die Neuerungen zu Toolkit-Versionen, Veranstaltungen und mehr.

Angebote für Agentic AI

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.

MATLAB Agentic Toolkit

Kostenloses Open-Source-Paket, das die Einrichtung des MATLAB MCP Server automatisiert und kuratierte Agenten-Skills hinzufügt, die nach bewährten Praktiken von MATLAB kodieren. Agenten schreiben idiomatischen MATLAB Programmcode.

GitHub   |   Versionshinweise

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   |   Versionshinweise

Angebot Beschreibung Link

Polyspace Agentic Toolkit

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.

GitHub

MATLAB MCP Server

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.

GitHub

Versionshinweise

MCP-Framework für MATLAB Production Server

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.

GitHub

MATLAB MCP Client

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.

GitHub

Terminal in MATLAB

Stellt eine Verbindung zu Ihrem KI-Agenten über eine Befehlszeilenschnittstelle direkt in MATLAB her.

File Exchange

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

Neuerungen

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

v2026.07.16

Neuer geführter Installer mit Auswahl der Skill-Gruppe und vier neuen Plugins (MATLAB Programmieren, Paralleles Rechnen, KI und Statistik, Radar)

Simulink Agentic Toolkit

2026.07.15

Native Stateflow-Bearbeitung mit automatischem Layout; neue Skill-Gruppen für Model-Based Systems Engineering und Projektmanagement

Polyspace Agentic Toolkit

v1.1.1

Erstveröffentlichung mit Tools für Polyspace als You-Code-Analyse, Build/Code-Checker-Konfiguration und Begründung

MATLAB MCP Server

v0.11.2

Neuer "auto"-Sitzungsmodus (jetzt Standard), Unterstützung für mehrere Erweiterungsdateien, Verbesserungen der Telemetrie und Fehlerbehebung für --matlab-session-mode=existing, das MATLAB bei Bedarf nicht gestartet hat.

Veranstaltungen

Melden Sie sich für kommende Veranstaltungen zu Agentic AI mit MATLAB und Simulink an.

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