盈建科V9.0:AI拆成独立智能体,接主流Agent和300多个工具

盈建科V9.0把AI从主程序模块拆成可独立启动的Y-Agent智能体,内置DeepSeek、Kimi、千问,可接WorkBuddy、豆包、Codex等主流智能体,并通过MCP协议服务提供300多个工具集,覆盖识图、建模、结构计算与上下部智能辅助设计。

盈建科把结构设计软件里的AI拆了出来。V9.0里,AI不再以模块形式长在主程序里,而是一个可以单独启动的独立程序,叫Y-Agent。

版本演进很清楚。2025年的V8.0先上了三款产品:智能问答助手、AI建模助手、智能辅助设计。2026年5月的V8.1继续加深这三条。V9.0换了定位,叫生态成型,多出Y-Agent智能体、MCP协议服务、上部结构智能辅助设计、基础智能辅助设计四块。

盈建科从V8.0到V9.0的AI产品演进
盈建科自己的版本表:V8.0探索起步,V8.1能力深化,V9.0生态成型。图源:盈建科公众号

Y-Agent这个独立程序有意思的地方有三个。

一是不依赖主程序运行。盈建科给的说法是可以按需启用、独立升级,功能迭代不受主程序节奏限制。

二是能接多个大模型。内置DeepSeek、Kimi、千问,也能自定义接入别的。多个工程可以并行操作,每个工程算一个独立任务,模型配置互不干扰。

三是MCP协议服务。盈建科把自己做成一个MCP服务器,提供300多个工具集,覆盖识图图纸、三维/二维建模、结构计算、基础计算、智能问答,另外还驱动上部结构和基础两套智能辅助设计工具集。市面主流的智能体——WorkBuddy、Trae、豆包、Codex——可以通过MCP协议接进来。

技能这块,盈建科用的是Skills这套做法。内置技能覆盖识图、建模、荷载输入、计算结果导出等高频场景,具体有装配式预制率优化、弹性时程分析、单线转图方案生成、楼板舒适度分析。用户可以自己建技能,加载一个装着SKILL.md的文件夹就能接进来,第三方技能也能接。盈建科的用意是让设计经验与方法固化下来,在同类任务里复用。

盈建科V9.0的AI产品架构
盈建科V9.0的AI产品架构:Y-Agent独立运行并连大模型,MCP服务提供300多个工具集,再驱动上下部智能辅助设计。图源:盈建科公众号

结构设计里最实的两条流程,官方给了演示。

一条是自然语言建模加AIDesign优化。输入「新建5层框架结构模型」,系统自己拆任务、调建模工具;再输入「用AIDesign进行结构优化」,它调智能辅助设计工具,改截面尺寸、重新算,多轮迭代到整体指标和构件截面都满足要求。

另一条是从单线图到优化模型。建筑图上做完单线布置,交给Agent一句「转换结构模型」,后面依次是识图、楼层组装、模型生成、自动施加恒载活载和隔墙线荷载、AIDesign截面优选,最后输出一个指标和截面都合格的模型。

还有一条我记了一下:倒锥形钢螺旋楼梯这类半径随高度连续变化的构件,以前盈建科软件没有参数化快速建模能力,现在由大模型按自然语言描述建出来。更狠的是能把这段建模过程封装成参数化工具,官方给的时间是连开发、扩展和调试验证算下来约一小时。

一个可迁移的做法在这儿:结构软件公司把自己的工具做成MCP服务器,通用智能体就能替工程师调用;再把经验写成SKILL.md,同一个智能体下次就带着你的方法去做。国内做专业软件的公司,多半能照这条路走一遍。

官方这次没给效率倍数,也没给真实项目上的采纳率,演示里的模型都是它自己造的。倒是那个一小时封装参数化工具的数字,是全套材料里最实在的一个。

资料来源

本文为 AI4ELAB 编辑或原创,作者:Connor 秦明。转载请注明出处:https://ai4elab.com/12737.html

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