数据分析与AI丨PLC 开发效率革命：AI 多智能体加速 ST 语言开发
传统 ST 开发：人工硬扛的“三重困境”
效率低：20 个 IO 点逻辑代码，资深工程师要写 2-3 天，调试还需 1-2 天；
错误率高：少一个分号或写错逻辑运算符，就可能导致停机甚至安全隐患；
协作难：工艺工程师懂工艺不懂 ST，PLC 工程师懂 ST 但常误解工艺意图，沟通往往反复三四轮。
AI 多智能体方案：全流程自动化
为破解困境，我们在 Altair AI Studio 中构建了一个多智能体开发流程，把 ST 开发拆解成 5 个阶段：
问题输入：工艺工程师用自然语言描述需求；
Prompt 解析：需求被结构化成变量、逻辑条件和约束；
LLM 生成代码：大模型（如 Qwen、DeepSeek）自动输出符合 IEC 61131-3 标准的 ST 程序；
LLM 验证代码：这是关键环节！验证代理对生成的 ST 代码做双重检查：
语法验证：变量是否定义、逻辑是否完整；
规范验证：是否符合 IEC 61131-3 标准、变量命名是否清晰；
逻辑验证：对常见场景（急停、延时）进行虚拟测试。（为什么要有这一步？因为 ST 是“硬件直连语言”，语法/逻辑错误可能直接导致生产停机。验证环节能在上线前捕捉风险，把返工成本降到最低。）
返回 ST 代码：输出可直接运行的代码，并附带详细注释。
部署于 AI Hub：从流程到 API
构建完成后，整个流程可以一键部署到 AI Hub。
工程师只需调用一个 API，把自然语言需求传进去；
背后自动走完 解析 → 生成 → 验证 → 输出；
返回结果就是可直接落地的 ST 代码。
这意味着：不再需要逐行编码，也不必反复调试，工程师可以把时间放在工艺设计和项目交付上。
总结
基于 AI Studio + AI Hub 的多智能体 ST 开发方案，实现了从“人工硬扛”到“AI 全流程”的升级。尤其是代码验证环节，让生成代码可控、可靠，避免了生产停机风险。最终，通过 AI Hub 部署为 API，企业可以把这一能力嵌入到日常开发流程，实现更快的交付、更低的调试成本、更高的生产稳定性。
