Techn. Workflows ausführen & validieren
MathWorks integriert Agentic AI in Matlab
MathWorks, Anbieter mathematischer Software für die Entwicklung technischer Systeme, hat neue Funktionen vorgestellt, mit denen KI-Agenten Matlab-Workflows über das Model Context Protocol (MCP) ausführen und weiterentwickeln können.
Möglich wird dies durch die neuen Open-Source-Tools Matlab MCP Server und Matlab Agentic Toolkit. Damit können KI-Agenten Matlab-Code erstellen, ihn in einer Live-Sitzung ausführen, Ergebnisse und Fehlermeldungen analysieren und den Code iterativ optimieren, bis ein korrektes Ergebnis erzielt wird. Die Ingenieure bleiben weiterhin für die Validierung der Ergebnisse und die Anwendung ihres Fachwissens verantwortlich.
Das Matlab Agentic Toolkit stellt dem Coding-Agenten Fertigkeiten und Plugins direkt zur Verfügung. Der Agent verbindet sich anschließend über den Matlab MCP Server mit Matlab.
Die neuen Funktionen richten sich an Matlab-Anwender und Ingenieure im Bereich Applied AI, die agentengesteuerte Workflows entwickeln, sowie an Teams, die KI-gestützte Entwicklungsumgebungen bereitstellen. Durch die direkte Ausführung von Code in Matlab können KI-Agenten ihre Schlussfolgerungen auf deterministische Berechnungen, numerische Analysen und ausführbare Modelle stützen. Dadurch verändert sich der Ansatz der KI von rein probabilistischen Schlussfolgerungen hin zu ausführungsbasierten Ergebnissen, was technische Präzision sicherstellt. Ingenieure können Ergebnisse verifizieren, indem sie Ausgaben analysieren, diese mit dem erwarteten Verhalten vergleichen und Workflows durch iterative Anpassungen verfeinern – alles grundlegende Bestandteile technischer Entwicklungsprozesse.
»Wenn Unternehmen Agentic AI im Model-Based Design und Engineering einsetzen, verlagert sich der Fokus von der Codegenerierung auf die zuverlässige Ausführung innerhalb etablierter multidisziplinärer Toolchains«, erläutert Diego Tamburini, AI Practice Director bei CIMdata. »Ingenieure bleiben weiterhin dafür verantwortlich, Probleme zu definieren, Ergebnisse zu validieren und die erforderliche Aufsicht zu gewährleisten, während KI-Agenten zunehmend iterative und repetitive Aufgaben übernehmen. Dadurch steigern KI-Agenten die Effizienz und Effektivität der Ingenieure. Dies unterstreicht die Bedeutung von ‚Human-in-the-Loop‘-Workflows, bei denen die tatsächliche Ausführung und Validierung das Vertrauen in KI-gesteuerte Engineering-Prozesse stärkt.«
Die Entwicklung von der traditionellen, chatbasierten KI hin zu einer vollständig autonomen, agentenbasierten KI.
Mit den Open-Source-Paketen Matlab MCP Server und Matlab Agentic Toolkit können Entwickler und Unternehmen agentenbasierte Workflows mithilfe von Matlab in ihren eigenen Entwicklungsumgebungen evaluieren, erweitern und integrieren und dazu agentenbasierte Werkzeuge wie etwa Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex oder Gemini CLI einsetzen. Dadurch wird die Interoperabilität zwischen verschiedenen KI-Agenten-Frameworks unterstützt und Matlab als grundlegende Infrastruktur für agentenbasierte Engineering-Ecosystems positioniert.
»KI-Agenten entfalten ihr volles Potential im Ingenieurwesen, wenn sie direkt mit den Werkzeugen interagieren können, die für die Entwicklung, die Simulation und die Analyse eingesetzt werden«, sagt Seth DeLand, Generative AI Product Manager bei MathWorks. »Indem wir Agenten in die Lage versetzen, Matlab-Workflows auszuführen und zu iterieren, verbinden wir KI-gesteuerte Iterationen mit derselben Rechenumgebung, die Ingenieure zur Entwicklung und Validierung ihrer Arbeit verwenden. So können Teams innerhalb eines einheitlichen Engineering-Frameworks den Schritt von LLM-generiertem Code hin zu ausführbaren und überprüfbaren Ergebnissen vollziehen.«