不用写代码，网页CAD里说句话就能画图？大模型结合MxCAD的接口优势

MxCAD AI 模块是嵌入网页 CAD 的插件：接收用户自然语言指令，调用大模型生成符合 MxCAD API 规范的 JS 代码，在隔离沙箱中执行，并把结果以图形呈现到图纸。模块本身不含模型、不直接操作图纸，只负责三件事：整理图纸状态、调用模型生成代码、执行并校验结果。

一、MxCAD 接入 AI 模块的优势

传统 CAD 对外提供高层命令（如 drawCircle(圆心, 半径)），命令本身不说明圆心如何确定、半径单位、颜色图层在哪设置，模型只能靠推测补全，出错率高。MxCAD 则把绘图能力拆分为具体的对象和属性：

const center = new McGePoint3d(0, 0, 0);
const circle = new McDbCircle();
circle.center = center;
circle.radius = 100;
circle.trueColor = new McCmColor(255, 0, 0);
entitys.push(circle);

因此 MxCAD 接入 AI 后能做到：

1. 意图明确：每行代码对应一个确定的几何动作，模型无需推测整体意图。
2. 错误可定位：沙箱执行失败时把具体报错回传模型重新生成。
3. 修改可迭代：如“把矩形圆角改成 10”，只需修改已有代码，不必重新理解整张图纸。
4. 工程属性不丢失：图层、线型、标注样式全部落在具体字段上，不因多轮对话丢失。

这套做法属于“代码生成”路线（CadQuery / OpenSCAD 一类），缺点是复杂曲面支持较弱、单次失败率较高，优点是可读、可改。MxCAD 的价值在于把失败率控制到可用范围，同时保留可读可改的优势。

工程层面另有三个优点：
1.策略模式统一智能体接口：所有智能体实现同一个 process(task, options)，注册在 agentStrategies 表中，新增智能体不需要改动其他代码。
2.LLMClient 作为唯一网络出口：支持全局取消，便于管理和排查。
3.配置与代码分离：供应商、baseURL、模型列表可运行时配置，也可编译进产物。

二、核心架构

2.1 五个阶段、七个步骤

以“画一个矩形，长 100，宽 60，四个角倒圆角，半径 10”为例，从接收指令到出图依次经过五个阶段、七个步骤，每一步只解决一个问题。

阶段一：接收与路由

• 第一步：把用户输入打包成任务对象交给后续环节，界面显示加载中。
• 第二步：判断由谁处理。延续性指令（如“再大一点”）直接交给上一轮的智能体；否则先用关键词表匹配（“画”“创建”“删除”“选中”等），匹配不上的才问模型，省去不必要的网络请求。

阶段二：组装上下文

• 第三步：凑齐模型所需材料——角色与输出格式要求、MxCAD API 文档片段、图纸当前状态（视口范围、选中图形）、前几轮对话。模型对图纸和 MxCAD 的认知全靠这一步提供。

阶段三：模型生成

• 第四步：调用模型，等它返回文字。请求地址和密钥来自配置层，所有请求经同一客户端发出，可中途取消。
• 第五步：剥离 Markdown 标记和多余说明，提取纯代码并补上必要的 import，得到一段可运行的 JavaScript。

阶段四：沙箱验证

• 第六步：在隔离环境中试运行，画出的图形只显示在预览区，不进正式图纸。代码写错、调用不存在的方法、生成过多图形，都在这一步暴露。

阶段五：提交或重试

• 第七步：试运行成功，打开代码编辑器让用户查看代码与预览，决定是否写入图纸；失败则把报错连同原始指令送回模型重新生成，最多重试 3 轮，仍失败则终止并提示。

整个过程中模型只参与第三、四、五步，其余由框架完成。核心思路：不让模型直接操作 CAD，而是让它输出一段可被验证的代码，由框架负责验证与落地。

2.2 五层结构

七个步骤分散在五层结构中，每层只承担一类职责，出问题时可单独排查。

1. UI 层：送入需求、展示预览结果；代码编辑器也在此层，让用户写入前能看到 AI 生成的代码。
2. 智能体层：调度中心。所有智能体实现统一 process(task, options) 并注册到 agentStrategies；路由智能体根据指令选择智能体，被选中的负责组装 systemPrompt；新增领域智能体只需实现并注册，不改其他层。
3. 核心层：BaseAgent 负责调用流程与重试，LLMClient 负责网络请求，沙箱负责执行代码。这是框架主体，也是唯一接触网络、唯一执行外部代码的地方。
4. 配置层：存放供应商名称、baseURL、API Key、模型列表，可运行时填写或编译进产物（对应后文两种接入方式）。
5. 上下文层：提供图纸状态快照——视口范围、选中实体、对话历史。它决定模型能否“看见”图纸现状；多轮修改能否落在同一对象上，取决于是否把选中实体传进去。

2.3 三个智能体的分工

分工的意义在于缩小每个智能体的 systemPrompt 范围：ModelingAgent 只讲几何创建，DefaultAgent 只讲属性修改与查询。提示词越窄，模型输出无关内容的概率越低。
同时路由智能体保留“延续会话”判断：用户说“再大一点”时不重新判断意图，直接交给上一轮智能体，保证多轮修改落在同一对象上。

三、如何配置可用的 AI 模型

所有配置最终落到四个参数：供应商、API Key、模型 id、baseURL。入口统一为：CAD 网页 → 聊天胶囊上的齿轮按钮（或执行命令 MxCAD_AIConfig）打开“AI 配置设置”对话框。

3.1 接入自定义部署的 AI 模型

前提条件（部署侧）：

1. 模型以 OpenAI 兼容 server 提供服务：llama.cpp（llama-server）、vLLM、Ollama、LM Studio、SGLang 均可；裸 transformers 脚本需加 FastAPI 或套 LiteLLM 网关；

2. 响应必须包含 choices[0].message.content（插件硬编码解析该字段）；

3. 允许跨域（CORS）——插件在浏览器端直接发请求，llama.cpp 默认已开，vLLM 需加 --allow-origin "*"；

4. 上下文建议 ≥32K（系统提示词内嵌大段 API 文档，固定请求 max_tokens: 4096）。

方式 A：零代码接入（运行时配置，推荐）

第 0 步：接入前用 curl 验证

# 1) 拿真实模型 id（注意：llama.cpp 返回的是 gguf 文件路径，
#    必须以 /v1/models 返回的 id 为准）
curl http://xxxxxxxxxxxx/v1/models
 -H "Authorization: Bearer xxxxxxxxxxxx"
# 2) 模拟插件的真实请求，验证协议与 key
curl http://xxxxxxxxxxxx/v1/chat/completions
 -H "Content-Type: application/json"
 -H "Authorization: Bearer xxxxxxxxxxxxxxxxx"
 -d '{"model":"xxxxxxxxxxxxxxxx",
 "messages":[{"role":"user","content":"只回复四个字：接入成功"}],
 "temperature":0,"max_tokens":64}'

第 1 步：齿轮按钮（或命令 MxCAD_AIConfig）打开“AI 配置设置”对话框。 第 2 步：任选一个供应商（如 OpenRouter），此步只是占位，真实端点由下一步覆盖。 第 3 步：填 API Key，本地服务不校验 key 时任意非空串均可。 第 4 步：填写”自定义 API 地址”——http://xxxxxxxxxxxxxxxx/v1/chat/completions。注意必须写到 chat/completions 完整路径，代码直接 fetch 这个 URL，不会自动拼接。 第 5 步：在下拉框中手动输入模型 id。 第 6 步：点“保存”，配置写入 localStorage（mx_ai_chat_config），所有智能体立即切换，刷新后仍生效。 第 7 步：验证——输入“画一个圆”，确认沙箱出图、代码编辑器收到代码。**

方式 B：代码级内置（做成默认值，构建后开箱即用）

适用场景：交付的 CAD 页面不用进设置界面、默认就走你的模型。修改 MxDrawCloudServer/SRC/sample/app/plugins/pluginAiChatsrc/services/openRouterAPI.ts，重新打包运行。

// ① availableProviders 数组末尾新增供应商
{
 id: 'local',
 name: '本地/自定义模型',
 description: '自托管 OpenAI 兼容服务（llama.cpp/vLLM/Ollama 等）',
 icon: '$mdi-home-server',
 baseURL: 'http://xxxxxxxxxxxxxxx/v1/chat/completions',
 customizable: true
}
​
// ② fallbackModelsByProvider 新增模型列表（源码里反斜杠写成 \\）
local: [
 { id: 'xxxxxxxxxxxxxxxx(模型id)',
 name: 'xxxxxxx',
 description: '自托管 llama.cpp 服务，200K 上下文',
 provider: 'local', free: true }
]
​
// ③ modelsByProvider 响应式对象同步加一行
local: [...fallbackModelsByProvider.local]
​
// ④ defaultConfig 改为默认生效
const defaultConfig: APIConfig = {
 provider: 'local',
 apiKey: 'Xxxxxxxxxxxxx',
 selectedModel: 'xxxxxxxxxxxxxx(模型id)',
 baseURL: 'http://xxxxxxxxxxx/v1/chat/completions'
}

3.2 接入内置供应商的 AI 模型

操作步骤：

1. 齿轮按钮（或命令 MxCAD_AIConfig）打开“AI 配置设置”对话框；
2. 下拉选择 OpenRouter / OpenAI 之一，自动带出该供应商的默认 baseURL 和第一个预置模型；
3. 填 API Key：OpenRouter 为 sk-or-v1- 开头的平台 key，OpenAI 为 sk- 开头的官方 key；
4. 选模型：OpenRouter 列表为启动时动态拉取的全量模型（带 FREE/PAID 标识，缓存 24 小时），也可手动输入任意模型 id；如需覆盖端点可在“自定义 API 地址”修改（一般不需要）；
5. 点“保存”，配置持久化到 localStorage；
6. 验证：输入“画一个圆”，确认出图与代码编辑器联动。

内置供应商的行为特性：

• OpenRouter 请求会附加 HTTP-Referer、X-Title 头和 route: "fallback"（启用备用路由）；
• response_format: json_object 仅对 openai / iflow 生效，其余场景由 parseJSONResponse 兜底解析（可剥离 Markdown 代码块包裹）；
• 所有 LLM 请求支持一键取消：加载状态下悬停聊天按钮，变红即“取消请求”，调用 cancelAllLLMRequests() 中止全部在途请求。

四、启动项目并验证效果

4.1 启动项目

1. 双击 copy_dist.bat，将 2D 演示应用复制到 dist
2. 进入插件目录

    cd pluginAiChat
    npm install
    npm run dev

3. 浏览器访问 localhost:3366/plugins/pluginAiChat...
4. 执行命令 Mx_showAiFunctionButton，出现聊天胶囊
5. 点击齿轮配置模型，输入“画一个圆”

4.2 用自然语言绘制图形

输入：

画一个矩形，长 100，宽 60，四个角倒圆角，半径 10

系统不返回文字说明，而是生成如下代码并在沙箱中执行：

import { MxCpp, McGePoint3d, McDbPolyline, McCmColor } from "mxcad";
​
function drawRoundedRect() {
 const mxcad = MxCpp.getCurrentMxCAD();
​
 const L = 100, W = 60, R = 10;
 const bulge = Math.tan(Math.PI / 8); // 90°圆弧的bulge值 ≈ 0.41421356
​
 const pl = new McDbPolyline();
 pl.isClosed = true;
 pl.trueColor = new McCmColor(0, 128, 255);
 pl.constantWidth = 1;
​
 // 逆时针8个顶点，每段直线后跟一个90°圆弧
 // 底边
 pl.addVertexAt(new McGePoint3d(R, 0, 0));
 pl.addVertexAt(new McGePoint3d(L - R, 0, 0), bulge);       // 右下角圆弧
 // 右边
 pl.addVertexAt(new McGePoint3d(L, R, 0));
 pl.addVertexAt(new McGePoint3d(L, W - R, 0), bulge);       // 右上角圆弧
 // 顶边
 pl.addVertexAt(new McGePoint3d(L - R, W, 0));
 pl.addVertexAt(new McGePoint3d(R, W, 0), bulge);           // 左上角圆弧
 // 左边
 pl.addVertexAt(new McGePoint3d(0, W - R, 0));
 pl.addVertexAt(new McGePoint3d(0, R, 0), bulge);           // 左下角圆弧
​
 mxcad.drawEntity(pl);
 mxcad.zoomAll();
}
​
drawRoundedRect();

执行成功后图形出现在预览区，用户确认后正式写入图纸。

4.3 用自然语言编辑已有图纸

输入：

选中所有长度大于 10 的直线，把它们改到 WALL 图层，颜色设为红色

系统生成的代码会读取当前图纸实体、逐个判断长度，符合条件者修改 layer 和 trueColor 属性后提交变更，全程无需人工逐个选择对象。

五、总结

MxCAD AI 模块的设计思路：绘图动作转成代码，沙箱执行，结果交给人确认，模型只在中间负责生成文本与自我修正。模型生成、框架执行、人确认，三层分工明确。
建议实施顺序：先接入模型跑通“画一个圆” → 再改提示词适配行业规范 → 然后增加关键词路由提效 → 最后拆领域智能体深入特定场景。每一步都能立即看到效果。

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