1、从 LLM 到 Agent：AI 如何从“回答问题”走向“执行仿真”

介绍大语言模型、Agent、工具调用与反馈机制，分析 AI 如何理解工程需求、拆解任务、调用专业软件，并根据执行结果调整后续操作。结合 Codex 实践，讲解 AI Agent 在有限元仿真中的作用与能力边界。

2、Codex MCP Hyperworks插件：构建 HyperWorks 仿真智能体

结合 CAE Agent Hub 项目实践，讲解 Codex 与 MCP 的分工，以及如何让 AI 连接并操作 HyperMesh，串联 OptiStruct／Radioss 求解与 HyperView、HyperGraph 后处理，形成任务下发、软件执行、状态读取和结果反馈的完整链路。

3、AI Agent 驱动 HyperWorks 有限元仿真的完整流程

结合典型案例，展示如何将自然语言需求转化为可执行任务，完成几何与模型检查、材料和属性定义、接触与连接设置、载荷与约束施加、网格划分与质量检查、求解控制、结果提取和报告输出。

以圆柱撞击板件等实践为例，讲解 AI 如何协调前处理、求解与后处理，并根据模型检查结果和求解日志定位问题、调整设置。

4、从“跑通仿真”到“检查结果”：AI 仿真的质量控制与工程验证

介绍如何在自动化流程中设置模型、网格、求解和结果检查环节。结合具体案例，讲解网格质量、材料与单位一致性、接触状态、能量误差、附加质量和时间步等检查内容，以及如何保留模型文件、求解日志、结果曲线和报告，使分析过程可追溯。

明确自动检查与工程判断的分工，说明 AI 能够辅助完成哪些工作，哪些建模假设、验证要求与分析结论仍需工程师复核。

5、答疑解惑

围绕软件连接、任务描述、结果检查及实际应用等问题展开交流。

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