MATLAB 与 Simulink 的智能体 AI
了解最新的工具、示例、版本、博客和活动
在工程工作流中，智能体 AI 可以帮助编写 MATLAB 代码、在 Simulink 中运行仿真、理解结果和错误并进行迭代。您无需手动执行每一个步骤，只需监督整个循环，而由智能体推动工作流向前推进。
将 AI 智能体连接到代码解释器并不稀奇，但将其连接到 MATLAB 和 Simulink，则可为智能体赋予专门面向工程的能力，从而改变使用体验：
- 工程级工具：智能体调用经过验证的领域专用工具箱函数，用于信号处理、控制和代码生成。
- 仿真驱动的迭代：智能体基于具有数学依据的 Simulink 模型来测试设计，而非凭空猜测。
- 精选的智能体技能：工具包封装了工程专业知识，使智能体从第一轮交互起就能编写地道的代码。
- 从桌面到产品级部署：智能体可将经过测试的 MATLAB 函数作为多用户工具部署到 MATLAB Production Server 上。无需重写。
- 不受 AI 供应商锁定：智能体可与 Claude Code™、GitHub Copilot®、Gemini CLI™、Codex™、Amp™ 等协同工作。
这些能力相结合，使智能体能够支持从编写 MATLAB 代码到在 Simulink 中运行完整系统仿真的各项工作。从这里开始，了解可用的资源和最新动态，包括工具包、示例、发行版本、博客和活动。
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初次接触智能体 AI？
不妨从 MATLAB 和 Simulink 智能体 AI 指南开始。
MATLAB Agentic Toolkit
免费的开源软件包，可自动完成 MATLAB MCP Server 的设置，并添加精选的智能体技能，将 MATLAB 最佳实践融入其中。智能体可编写地道的 MATLAB 代码。
Simulink Agentic Toolkit
将智能体 AI 扩展到基于模型的设计中。添加 Simulink 专用的 MCP 工具和技能，将设计、调试和测试方面的专业知识融入其中。
| 产品 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
为您的智能体提供高效使用 Polyspace 所需的知识和上下文。Polyspace MCP Server 及配套技能使 AI 助手能够对 C/C++ 代码执行 Polyspace as You Code 和 Polyspace Test 工作流。 |
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作为基础层，使外部 AI 智能体（Claude Code、GitHub Copilot、Gemini CLI、Codex 和 Amp）能够在实时会话中编写、执行、测试和分析 MATLAB 代码。 |
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将 MATLAB 函数作为 MCP 工具发布到 MATLAB Production Server 上，实现面向多用户的企业级部署，并提供 AES 加密的知识产权保护。客户端无需 MATLAB 许可证即可调用这些工具。 |
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使 MATLAB 智能体能够连接到基于 HTTP 的 MCP 服务器、发现可用工具并调用它们，从而访问外部服务并扩展功能。 |
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直接在 MATLAB 中通过命令行界面连接到您的 AI 智能体。 |
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| MATLAB AI Agent SDK | 在 MATLAB 中构建用于工程工作流的 AI 智能体，连接至外部托管或本地的 LLM，将 MATLAB 功能作为智能体工具对外提供，并在全面可视化和控制下编排智能体行为。 | GitHub |
| 代码仓库 | 最新版本 | 亮点 |
|---|---|---|
MATLAB Agentic Toolkit |
v2026.07.31 |
通过更广泛的领域覆盖和改进的技能指导，扩展支持智能体的 MATLAB 工作流。 |
Simulink Agentic Toolkit |
v2026.07.29 |
为 Simulink 模型添加可重用的自定义库配置和更强大的设计错误分析。 |
Polyspace Agentic Toolkit |
v1.1.1 |
将 Polyspace as You Code 工作流引入 AI 智能体，以支持 C/C++ 分析和审查。 |
MATLAB MCP Server |
v0.11.2 |
增加对 Codex 的支持，改进设置权限，并出于安全考虑更新依赖项。 |
博客文章和技术内容
活动
注册参加即将举办的 MATLAB 和 Simulink 智能体 AI 相关活动。
- 借助智能体 AI 与基于模型的设计来设计和部署控制系统 - 2026 年 9 月 24 日
课程
了解如何在 MATLAB 与 Simulink 中使用 AI 智能体来处理工程工作流。
在整个设计生命周期中应用 MATLAB 和 Simulink 智能体 AI，涵盖从需求分析到仿真再到部署的各个环节。
工作流
3. 制动器热仿真
智能体读取 Simulink 热学模型、调整制动器组件参数、运行仿真并报告结果。工程师始终掌握控制权，让智能体负责处理迭代过程。
4. 控制系统设计与调优
AI 智能体通过与 Simulink 模型交互、使用不同的设计参数运行仿真，并根据设定要求评估性能，从而设计和调优控制器。
