从API到SolidWorks AI Agent的智能体演进之路

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作者优秀: 优秀教师/意见领袖/博士学历/特邀专家/独家讲师
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如果你是SolidWorks 的老用户，你一定见过这样的场景：工程师对着屏幕，手指在键盘上飞快敲击，眼睛在 API 帮助文档和代码编辑器之间来回跳动。他们在写宏、做插件、搞二次开发——用一行行精确到逗号的代码，让 SolidWorks 做本该用鼠标点几下就能完成的事。

为什么要这么折腾？因为SolidWorks API 太强大了，它能控制软件的每一个毛孔。但恰恰是这种强大，让绝大多数设计师望而却步：几百个对象、几千个方法、数不清的参数枚举……要记住这些，比通过 SolidWorks 认证考试还难。

然而，一个大语言模型的出现，正在悄悄改写这个局面。它不会替你写API，但它会让你忘记 API。这篇文章，我们就来聊聊从“API 二次开发”到“SolidWorks AI Agent”的演进之路。

01
API：强大但冰冷的工具箱

SolidWorks API 本质上是一把万能钥匙。通过它，你可以：

创建、修改、删除任何特征
遍历装配体的所有零部件
读取、写入自定义属性

理论上，只要你能在界面里操作，API 就能用代码复现。这正是二次开发的魅力：把重复性工作写成脚本，一键运行，节省时间。

但问题是：API 的函数命名和参数设计，是为计算机准备的，不是为人类准备的。

比如，创建一个简单的拉伸特征，你需要调用：

vbaPart.FeatureManager.FeatureExtrusion2(True, False, False, 0, 0, 10, 0.01, False, False, False, False, 0, 0, False, False, False, False, False, True, True, True, 0, 0, False)

十几个布尔值和数字，没有注释的情况下，没人能一眼看出每个参数的作用。即使你熟练使用API，你也需要频繁查阅文档、翻看之前的代码示例、反复调试。

更关键的是，每个新能力都需要你主动去学习它的 API 形式。你想在圆柱体上打孔？去学 `HoleWizard`。你想导出 STEP？去学 `ExportToFile`。每学一个，记忆负担就重一分。

02
AI Agent：把 API 藏在对话背后

所谓Agent，可以理解为是一个连接自然语言和 API 的中间层。你不再需要知道 `FeatureExtrusion2` 的第三个参数是什么意思，你只需要对 Agent 说：“创建一个半径 20mm、高度 50mm 的圆柱体”。

Agent 内部发生了什么？

它识别出你的意图：创建圆柱体。
它从预先封装好的 API 函数库中，找到对应的 `create_cylinder(radius, height)` 函数。
它提取参数（20、50），调用该函数。
函数内部执行那几十行复杂的 SolidWorks API 代码。

你看不到那些混乱的参数，你甚至不知道`create_cylinder` 这个函数名——因为 Agent 会根据你的自然语言自动匹配。你只需要说话，剩下的由大语言模型去“翻译”。

关键点来了：你依然需要提前写好 `create_cylinder` 这个 API 封装函数。每增加一个新的API 函数，Agent 的能力就扩大一点。但是，你不再需要记住这些函数的存在。因为大语言模型会负责从你的自然语言到正确函数的映射。

这就是从API 到 Agent 的核心跃迁：能力的增加与使用门槛脱钩。

03
能力积累的“飞轮效应”

在传统二次开发模式下，你封装了10 个有用的函数，你就得记住这 10 个函数的名字和用法。当你封装到 100 个时，你几乎不可能全部记住，于是你开始写文档、做界面、甚至忘记自己写过哪些函数。最终，很多能力被闲置，因为“记不住，不好找”。

在AI Agent 模式下，情况完全不同：

你封装了一个 `create_gear` 函数，根据模数、齿数、厚度生成齿轮。
你封装了一个 `add_mate` 函数，在两个圆柱面之间添加同心配合。
你封装了一个 `export_step` 函数，把当前零件导出为 STEP 文件。

然后你对Agent 说：“帮我设计一个一级减速器，模数 2，小齿轮 20 齿，大齿轮 60 齿，中心距 80mm。”

Agent 会：

识别出需要调用 `create_gear` 两次（齿数 20 和 60）
自动计算分度圆半径，确保中心距符合要求
创建两个齿轮后，调用 `add_mate` 添加配合
最后调用 `export_step` 导出结果

你完全没有提到任何函数名。你甚至不知道Agent 内部有 `add_mate` 这个函数——但你享受了它的能力。

这就是飞轮效应：你每写一个API 封装，Agent 的能力就增强一点。而由于你永远通过自然语言与Agent 交互，你不需要重新学习任何东西。能力的增长，对使用者完全透明。

04
从“怎么做”到“要什么”的范式转移

传统CAD 交互，无论鼠标点击还是 API 调用，都是 “怎么做” 的范式。你必须告诉软件：先选这个面，再点那个按钮，输入这个数值……每一步都要精确。

而AI Agent 开启了 “要什么” 的范式。你说出最终目标，Agent 自己规划实现路径。至于路径里用到了哪些 API 函数、调用了哪些封装——那是 Agent 的事，不是你的事。

05
API 不会消失，但它的角色变了

有人担心：有了AI Agent，是不是就不用学 API 了？

答案是： API 依然是基石，但它的使用者从“设计师”变成了“Agent 的构建者” 。

06
未来：当每一个设计意图都能被自动执行

从API 到 AI Agent，不只是技术栈的变化，更是人机协作模式的革命。在不久的将来，我们会看到：

设计规范自动落地：企业将标准规范（如“所有螺纹孔必须有倒角”）写成 Agent 可理解的自然语言规则，Agent 在设计过程中主动提醒或自动修正。
跨软件协同：Agent 同时控制 SolidWorks、ANSYS、Excel，你说“做应力分析并生成报告”，它自动完成建模、仿真、数据提取和文档生成。
设计经验沉淀：资深工程师的设计思路（“这种情况下应该优先考虑铸造圆角”）被记录成 Agent 的决策逻辑，新人也能通过自然语言获得专家级建议。

而这一切的基础，依然是那些默默工作的API 函数。只是它们不再需要你来记忆和调用——大语言模型会替你完成从意图到执行的最后一公里。

API 是肌肉，Agent 是大脑。肌肉再强大，如果大脑需要记住每一块肌肉的神经指令，人就无法行动自如。只有当大脑学会用意图驱动肌肉，真正的智能才得以展现。

07
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第3讲：DeepSeek和Workbench Mechanical界面、按钮开发
第4讲：Workbench前处理软件DM/SCDM界面、按钮开发
第5讲：DeepSeek和Workbench Mechanical向导界面开发

第二章：脚本开发

第6讲：Workbench Mechanical脚本基础介绍
第7讲：Workbench Mechanical网格划分脚本录制
第8讲：Workbench Mechanical施加约束脚本录制
第9讲：Workbench Mechanical施加载荷脚本录制
第10讲：DeepSeek和Workbench Mechanical自动求解开发
第11讲：DeepSeek和Workbench Mechanical脚本开发-自动创建图解和图片输出
第12讲：DeepSeek和Workbench Mechanical脚本开发-自动仿真报告

第三章：工具栏开发

第13讲：Workbench Mechanical自动网格划分
第14讲：Workbench Mechanical自动施加约束
第15讲：Workbench Mechanical自动施加载荷
第16讲：Workbench Mechanical自动求解
第17讲：Workbench Mechanical自动创建图解和图片输出

第四章：向导栏开发

第18讲：Workbench Mechanical向导式网格划分
第19讲：Workbench Mechanical向导式施加约束
第20讲：Workbench Mechanical向导式施加载荷
第21讲：Workbench Mechanical自动求解
第22讲：Workbench Mechanical自动提取数值-最大变形值

第五章：SW仿真数据传递

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第24讲：SolidWorks曲面壳单元传递到Workbench
第25讲：SolidWorks 梁单元传递到Workbench
第26讲：SolidWorks simulation数据传递到Workbench
第27讲：实例：SolidWorks参数化设计 Workbench仿真与优化
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来源：仿真秀App

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首次发布时间：2026-04-27

从API到SolidWorks AI Agent的智能体演进之路

01 API：强大但冰冷的工具箱

02 AI Agent：把 API 藏在对话背后

03 能力积累的“飞轮效应”

04 从“怎么做”到“要什么”的范式转移

05 API 不会消失，但它的角色变了

06 未来：当每一个设计意图都能被自动执行

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