Agent 操作专业软件专题

这个专题关注的是同一类问题：当专业软件本身没有对 AI 友好的接口时，怎么让 Agent 真正操作起来，而不是停留在“聊天建议”层面。

无论是 Blender 的 bpy Python API，还是嘉立创 EDA 的扩展运行时，思路都是搭一层受控的执行桥接，让 Agent 的指令能落到具体的操作上，同时留住可控边界。

flowchart LR
    A[专业软件] --> B[缺乏 AI 原生接口]
    B --> C[搭建本地桥接层]
    C --> D[MCP / SDK 暴露操作能力]
    D --> E[Agent 发指令执行]
    E --> F[人工审查产出边界]

文章导航

• AI 驱动 3D 建模：用 MCP 让 Agent 操作 Blender
  • blender-mcp 的驱动原理与环境搭建
  • 从卡通模型到产品级渲染的完整迭代
  • AI 做 3D 建模的能力边界
• LCEDA AI Bridge：让 AI 操作嘉立创 EDA 的本地桥接 Demo
  • 本地桥接层的设计思路与三段式架构
  • AI 调用桥接执行 EDA 操作的具体方式
  • 能力边界与二次开发路径

为什么做成专题

这两篇文章都是"让 Agent 操作没有原生 AI 接口的专业软件"这同一个命题下的具体案例，一个是 3D 建模，一个是 EDA 设计。放在一起，能看出这类场景通用的落地模式：搭桥接层、暴露受控操作、划清能力边界，而不是每次都从零摸索。