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在工業(yè)自動化中，PLC（可編程邏輯控制器）是生產(chǎn)線的“大腦”，而結(jié)構(gòu)化語言（ST）就是它的“語言”。工程師必須用 ST 編寫邏輯：輸送帶啟停、機械臂動作、傳感器聯(lián)動……每一步都要精確無誤。然而，ST 開發(fā)過程長期被詬病：變量定義復(fù)雜、邏輯嵌套繁瑣、驗證依賴硬件，導(dǎo)致開發(fā)效率低、錯誤率高、協(xié)作成本大。

傳統(tǒng) ST 開發(fā)：人工硬扛的“三重困境”

• 效率低：20 個 IO 點邏輯代碼，資深工程師要寫 2-3 天，調(diào)試還需 1-2 天；

• 錯誤率高：少一個分號或?qū)戝e邏輯運算符，就可能導(dǎo)致停機甚至安全隱患；

• 協(xié)作難：工藝工程師懂工藝不懂 ST，PLC 工程師懂 ST 但常誤解工藝意圖，溝通往往反復(fù)三四輪。

AI 多智能體方案：全流程自動化

為破解困境，我們在 Altair AI Studio 中構(gòu)建了一個多智能體開發(fā)流程，把 ST 開發(fā)拆解成 5 個階段：

1. 問題輸入：工藝工程師用自然語言描述需求；

2. Prompt 解析：需求被結(jié)構(gòu)化成變量、邏輯條件和約束；

3. LLM 生成代碼：大模型（如 Qwen、DeepSeek）自動輸出符合 IEC 61131-3 標準的 ST 程序；

4. LLM 驗證代碼：這是關(guān)鍵環(huán)節(jié)！驗證代理對生成的 ST 代碼做雙重檢查：

語法驗證：變量是否定義、邏輯是否完整；

規(guī)范驗證：是否符合 IEC 61131-3 標準、變量命名是否清晰；

邏輯驗證：對常見場景（急停、延時）進行虛擬測試。（為什么要有這一步？因為 ST 是“硬件直連語言”，語法/邏輯錯誤可能直接導(dǎo)致生產(chǎn)停機。驗證環(huán)節(jié)能在上線前捕捉風(fēng)險，把返工成本降到最低。）

5.返回 ST 代碼：輸出可直接運行的代碼，并附帶詳細注釋。

部署于 AI Hub：從流程到 API

構(gòu)建完成后，整個流程可以一鍵部署到 AI Hub。

• 工程師只需調(diào)用一個 API，把自然語言需求傳進去；

• 背后自動走完 解析 → 生成 → 驗證 → 輸出；

• 返回結(jié)果就是可直接落地的 ST 代碼。

這意味著：不再需要逐行編碼，也不必反復(fù)調(diào)試，工程師可以把時間放在工藝設(shè)計和項目交付上。

總結(jié)

基于 AI Studio + AI Hub 的多智能體 ST 開發(fā)方案，實現(xiàn)了從“人工硬扛”到“AI 全流程”的升級。尤其是代碼驗證環(huán)節(jié)，讓生成代碼可控、可靠，避免了生產(chǎn)停機風(fēng)險。最終，通過 AI Hub 部署為 API，企業(yè)可以把這一能力嵌入到日常開發(fā)流程，實現(xiàn)更快的交付、更低的調(diào)試成本、更高的生產(chǎn)穩(wěn)定性。

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