用 AI Agent 自动完成 HFSS 电磁仿真：从建模到结果导出，一次跑通威尔金森功分器
传统的 HFSS 电磁仿真，往往意味着一套比较繁琐的手动流程：创建工程、建立几何模型、设置材料、配置端口、添加边界和空气盒，再设置求解频率，最后进行后处理和结果导出。
这些步骤对于熟悉 Ansys Electronics Desktop，也就是 AEDT / HFSS 的工程师来说并不陌生。但问题是，很多操作高度重复，而且一旦模型需要修改，整个流程又要重新调整。
这次，我想分享一个更接近“AI 驱动仿真工作流”的方法：通过 Codex、Claude Code 这类 AI Agent，配合 AEDT MCP，让 AI 不只是帮我们写脚本，而是直接连接 Ansys Electronics Desktop，完成真实的建模、求解、后处理和结果导出。
这次要完成什么？
本次案例是一个经典的 3GHz 威尔金森一分二功分器仿真。
目标不是单纯生成一段 Python 脚本，也不是让 AI 给出理论方案，而是让 AI Agent 真正接入 AEDT，自动完成完整仿真流程，包括：
创建 HFSS 工程；
建立威尔金森功分器几何模型；
设置材料、端口、边界和空气盒；
配置求解频率和仿真任务；
完成求解；
导出 S 参数曲线、电场云图和表面电流云图。
换句话说，AI Agent 在这里扮演的不是“代码生成器”，而是一个可以调用仿真软件 API 的自动化仿真工程师。
为什么需要 AEDT MCP？
普通的大模型只能根据提示词生成脚本，但它并不知道当前 AEDT 软件里到底发生了什么。
而 AEDT MCP 的作用，就是在 AI Agent 和 Ansys Electronics Desktop 之间建立连接。
通过这个连接，Codex 或 Claude Code 可以直接调用 AEDT 的 API，读取当前 AEDT 状态，执行建模操作，处理运行中的错误，并根据实际反馈修正模型。
这也是整个流程最关键的地方：AI 不再只是“写一段可能能运行的脚本”，而是可以和本机正在运行的 AEDT 进行真实交互。
第一步：准备软件和环境
要跑通这套流程，首先需要准备好基础环境。
我这里使用的是 Ansys Electronics Desktop 2026 R1，并且需要确保 HFSS 模块可用。
AI Agent 端可以使用 Codex、Claude Code，或者其他支持 MCP 的 Agent 客户端。
同时，需要在 CAE-Agent-Hub 仓库中找到 AEDT MCP 项目。进入我的 GitHub 主页后，可以在 MCP 文件夹中找到 Ansys，再进入 AEDT MCP，把对应的地址Copy下来，用于后续安装和配置。
第二步：在 Codex 或 Claude Code 中安装 AEDT MCP
拿到 AEDT MCP 的地址后，可以把安装配置提示词直接发送给 Codex 或 Claude Code。
这里我以 Codex 为例。把对应的安装提示词到 Codex 终端中，让它自动完成安装配置。
安装完成之后，需要重启 Codex 或对应的 Agent 客户端。重启后，在设置里的 MCP 服务器列表中，应该可以看到 Ansys AEDT MCP Server。
这一步完成后，说明 Agent 端已经具备了连接 AEDT MCP 的能力。
第三步：启动 AEDT MCP Bridge
Agent 端配置好之后，还需要在 Ansys Electronics Desktop 里启动 MCP Bridge。
打开 AEDT，在 Automation 功能模块中，可以看到一个叫做 Start AEDT MCP Bridge 的按钮。
点击这个按钮之后，AEDT 端的 MCP Bridge 就会启动。它相当于在 AEDT 和外部 AI Agent 之间开了一条通信通道。
第四步：验证 Codex 是否真的连上 AEDT
启动 Bridge 之后，下一步就是在 Codex 中做真实联通测试。
测试时，Codex 会先检查当前 AEDT 进程，然后探测 AEDT MCP Bridge 的端口，接着通过 MCP raw TCP 读取当前项目和设计。
如果一切正常，Codex 会反馈 AEDT 进程和 Bridge 端口在线，并且能够读取正在运行的 AEDT 项目和当前设计。
这里要注意，这不是简单检查配置文件是否存在，而是真实读取 AEDT 当前状态。
当 Codex 返回“可以联通”“AEDT MCP 当前可用”“能读取正在运行的 AEDT 项目和当前设计”时，就说明 Codex 和 Ansys Electronics Desktop 已经真正打通。
第五步：把仿真任务交给 AI Agent
连接建立之后，就可以开始真正的 AI 驱动电磁仿真了。
这次的任务是创建一个 3GHz 一分二等分威尔金森功分器。给 Codex 或 Claude Code 的提示词需要尽量明确，重点不是“请给我一个方案”，而是让它实际调用 Ansys AEDT MCP 去完成操作。
提示词可以从几个方面组织：
首先，给 Agent 一个角色定位。告诉它现在是 Ansys Electronics Desktop 的自动化仿真工程师，并且已经可以通过 Ansys AEDT MCP 连接到本机 AEDT。
其次，明确任务边界。它的任务不是输出建议，而是实际调用 MCP，自动完成建模、仿真、后处理、截图以及工程保存。
然后，说明仿真目标。本次目标是创建一个 3GHz 一分二等分威尔金森功分器，模型既要能够完成仿真，也要适合展示。
最后，补充核心设计要求，例如设计目标、材料参数、参数变量、仿真频段、端口设置、后处理图表等。
第六步：等待 Agent 自动建模和求解
提示词发送之后，Codex 会通过 AEDT MCP 调用 AEDT API，自动完成后续工作。
经过一段时间运行，就可以在 Ansys Electronics Desktop 中看到生成好的 HFSS 工程文件。
从视频中的结果来看，AI Agent 自动建立的三维模型已经具备比较完整的结构，适合用于展示和仿真。它不是简单生成一个草图，而是真正创建了可以在 HFSS 中运行的工程。
第七步：查看仿真结果
完成求解后，可以在 AEDT 的结果模块中查看对应的仿真输出。
这次主要包括三类结果：
第一类是 S 参数曲线，用来观察功分器在目标频段附近的匹配和传输表现。
第二类是电场云图，用来观察结构中的电场分布情况。
第三类是表面电流云图，用来观察导体表面的电流流向和强弱分布。
这些结果都可以通过 Codex 使用自然语言触发生成和导出。
也就是说，我们可以直接告诉 AI Agent 要查看什么结果，而不是手动在 AEDT 里逐项点击后处理菜单。
这套流程真正解决了什么问题？
这个案例的意义，不只是用 AI 做了一个威尔金森功分器。
更重要的是，它验证了一条新的仿真工作流：让 AI Agent 通过 MCP 直接连接专业 CAE 软件，并在真实软件环境中完成工程级操作。
传统流程里，工程师需要手动完成大量重复设置；脚本自动化虽然可以提升效率，但对使用者的编程能力和 AEDT API 熟悉程度要求较高。
而 AI Agent 加 AEDT MCP 的方式，把自然语言、自动化脚本、软件 API 和仿真环境连接在一起。
工程师只需要描述目标、约束和结果需求，剩下的建模、设置、求解、后处理和导出，可以交给 Agent 编排执行。
这并不意味着工程师不再需要理解仿真原理。相反，工程师的角色会更偏向于定义目标、检查模型合理性、判断结果可信度，以及对仿真方案做工程决策。
AI 负责执行，工程师负责判断。
总结
本期教程演示了如何通过 Codex 或 Claude Code 这类 AI Agent，配合 AEDT MCP，完成一次完整的 Ansys Electronics Desktop / HFSS 电磁仿真流程。
从环境配置、MCP 连接、AEDT Bridge 启动，到威尔金森功分器建模、求解和结果查看，整个流程都可以通过自然语言驱动完成。
这套方法的核心价值在于：AI 不只是写脚本，而是能够真实连接 AEDT，读取当前状态，调用 API，执行仿真任务，并输出结果。
对于需要频繁进行电磁仿真、参数化建模和结果后处理的工程师来说，这种 AI Agent 驱动的 CAE 工作流，会是一个非常值得关注的方向。
如果你对这个流程感兴趣，也可以去我的 GitHub 主页查看 AEDT MCP 项目，欢迎 star，也欢迎在评论区交流你的问题和想法。
