维度网讯，浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室杜鹏团队提出了一款支持多模态输入的CAD建模智能体CADDesigner，该智能体致力于通过构建中间层将大模型、智能体与传统几何引擎深度融合，帮助CAD设计师提升模型设计能力和生产效率。

在产品概念设计阶段，CAD模型设计常面临需求不完整和抽象的问题，设计师需要将初步构想逐步转化为精确的参数化模型。传统CAD软件如SolidWorks和CATIA虽功能强大，但对设计者经验要求高，限制了设计效率。近年来，利用大语言模型生成CAD建模代码的路线已取得进展，但开源大模型微调通常需要大量GPU资源，高质量CAD建模序列的稀缺也限制了生成代码的多样性和质量。

在交互层面，CADDesigner支持文本描述与草图同步输入；在API设计层面，该智能体强调一致性，能够生成精准契合用户设计意图的CAD建模代码。其约束系统只负责定义规则，不直接参与几何计算，从而有效避免复杂运算带来的出错风险。此外，CADDesigner还能让语言大模型学会给关键几何零件贴上带有功能含义的“身份证”，以解决业内在Coding中长期存在的“找对象难”问题。

目前，相关研究成果已发表于计算机辅助设计与图形学领域的顶级期刊《Computer Aided Design》。

CADDesigner团队提出了一种大模型亲和的CAD建模脚本新范式——显式上下文命令式范式（Explicit Context Imperative Paradigm，简称ECIP）。该范式为语言大模型（LLM）提供标准化的操作流程，使其在生成CAD建模代码时减少猜测和错误，并将设计意图稳定输出为可靠的几何建模结果。ECIP在API设计上采用显式的命令式调用结构，强调语法、参数与行为三者的一致性，所有API接口结构相似、用法统一。

在约束系统上，ECIP强调“只说要什么，不说怎么做”，让模型只需描述“想要什么结果”，而非计算“具体该怎么做”。模型作为“指挥官”提出要求，如“这两个零件要贴在一起”，从而避开复杂的坐标、方向和空间位置计算。为解决“用代码建模”时长期存在的“找对象难”问题，ECIP采用“贴标签+自动传递”机制，允许模型给关键零件贴上带有功能含义的“身份证”，如“底座”、“安装孔”，这些“身份证”会随建模过程自行传递，后续模型可按功能名称搜索零件。

在反馈机制上，ECIP针对语言大模型进行了优化。当出现错误信息时，ECIP不仅告诉模型“哪里失败了”，还提供错误的位置、类型、常见原因及修复建议。团队还提供一系列自动化工具脚本，对建模结果进行机械干涉检查，并生成适合人类阅读和机器解析的检查报告，帮助语言大模型进行自我修正和迭代优化。

CADDesigner为大模型提供了更友好的SDK接口：模型只管理解需求、组织结构和表达设计意图；几何计算、约束执行、对象选择、错误诊断和结果检查则由SDK完成。该智能体打破了自然语言与精准几何之间的壁垒，推动大模型从聊天助手升级为设计生产力工具，为未来人机协同以及意图驱动的参数化设计开辟了新的技术路径。