用Agentic AI加速MATLAB 與 Simulink 工程研發流程

用Agentic AI加速MATLAB® 與 Simulink®工程研發流程 打造新時代的工作模式

工程研發流程正在快速改變。過去，AI 多半被視為協助產生文字或程式片段的工具；現在，透過 Model Context Protocol（MCP）與相關工具套件，AI agent 可進一步連接 MATLAB 與 Simulink，協助執行 MATLAB 程式、啟動 Simulink 模擬、分析結果與錯誤訊息，並支援反覆設計驗證。

對工程團隊而言，這代表 AI 的角色開始進入實際工具鏈。工程師仍負責需求判斷、模型可信度、測試規格與設計決策，AI agent 則協助處理可重複、可驗證、可追蹤的工作步驟。

探索 AI 代理 如何協助工程團隊處理重複性開發與驗證任務，從程式撰寫、模型模擬、錯誤排查到設計迭代，讓工程師將時間聚焦在架構判斷、規格驗證與設計決策。

了解入門指南，技術影片與導入檢核表
了解入門指南，技術影片與導入檢核表

從生成式 AI 到 Agentic AI 工作流程

MATLAB 與 Simulink 的生成式 AI 工具不只協助工程師產生程式碼，也逐步延伸到模型設計、模擬執行、錯誤分析、程式碼品質檢查與企業部署。從整合式 Copilot 到 Agentic AI workflows，工程團隊可以依照現有流程選擇合適工具，從日常開發輔助，進一步走向可審核、可驗證的 AI 輔助研發工作流。

  • Copilot

    協助工程師在 MATLAB、Simulink 或 Polyspace 環境中完成日常開發、理解、修改、分析與結果判讀。

  • Agentic Toolkit

    讓 AI 代理透過 MCP 連接 MATLAB / Simulink / Polyspace，進一步執行程式、模擬、測試與除錯。

  • Terminal in MATLAB

    在 MATLAB 桌面或 Simulink 中執行 shell、Git、Docker 與 CLI AI agent 工作流程。

  • MCP / 部署框架

    將 MATLAB 函式或工程能力包裝為可呼叫的 MCP 工具，支援多使用者與企業級部署。

了解更多 MATLAB & Simulink 生成式AI應用

工程研發為什麼需要 Agentic AI

核心價值

說明

加速產品開發週期

透過 AI 輔助程式如 MATLAB Copilot 撰寫、模型操作、模擬執行與錯誤排查，減少重複性開發工作，協助工程師更快進入設計判斷與驗證階段。

提升模型模擬與設計迭代效率

結合 MATLAB 與 Simulink 的工程建模與模擬能力，Simulink Copilot 可協助執行部分參數調整、模擬測試與結果整理工作。

強化程式碼品質與合規檢查

搭配 Polyspace 工作流程，Polyspace Copilot 可協助理解 C/C++ 程式碼檢查結果、分析品質問題，並支援後續修正方向的判斷。

MATLAB Agentic AI 工具特色

工程等級工具

AI agent 可呼叫 MATLAB 中經驗證的領域專屬工具箱函式，涵蓋訊號處理、控制、最佳化與程式碼產生等任務。

模擬驅動設計迭代

透過 Simulink 模型，AI agent 可依據具數學基礎的模型進行測試與迭代，協助團隊用更具依據的方式評估設計結果。

內建專業知識

MATLAB Agentic Toolkit、Simulink Agentic Toolkit 與 Polyspace Agentic Toolkit工具套件封裝工程專業知識，讓agent從一開始就能撰寫符合 MATLAB 慣用寫法的程式碼。

從桌面開發到正式部署

AI 代理可將經過測試的 MATLAB 函式部署到 MATLAB Production Server，成為多人使用的工具，不需要重新撰寫。

不受單一 AI 供應商綁定

代理式AI 工作流程可搭配 Claude Code、GitHub Copilot、Gemini CLI、Codex、Amp 等不同 AI 工具，減少單一工具限制。

工程師掌握流程

AI 代理 可協助推進工作流程，但工程判斷、規格確認與結果驗證仍由工程團隊負責。

更貼近工程的應用情境

1. 舊版 MATLAB 程式碼現代化

許多工程團隊累積了大量舊版 MATLAB 程式，可能包含早期語法、重複函式、缺乏註解的分析流程，或已不符合目前團隊開發規範的寫法。透過 代理式AI 工具套件與 MATLAB 工作流程，AI 代理 可協助閱讀既有程式架構、理解函式關係，並提出較符合新版 MATLAB 使用方式的改寫建議。 您可以使用MATLAB & Simulink Agentic Toolkit 完成:

2. 專案架構理解與新專案整合

在大型 MATLAB 或 Simulink 專案中，最耗時的工作往往是理解既有專案架構、確認檔案關係、掌握函式相依性、找出潛在問題，並判斷新功能應該如何接入目前 workflow。

透過 代理式AI 工具套件，AI 代理 可協助大量閱讀既有專案內容，整理目前的程式架構與模型關係，協助工程師初步檢查專案中可能存在的問題，並根據既有架構提出新 project 或新功能開發的程式碼建議。

您可以使用MATLAB & Simulink Agentic Toolkit 完成:

更多可建構其他應用:

將代理式 AI 與 MATLAB、Simulink 應用於完整設計生命週期，從需求分析、模擬到部署。

  • AI 代理使用 MATLAB Agentic Toolkit 進行數位濾波器設計、比較與最佳化，自動反覆調整參數以評估頻率響應並符合規格要求。

    濾波器設計與最佳化

    AI 代理會在 MATLAB 中設計、比較並最佳化數位濾波器。它會提出濾波器參數、評估頻率響應，並自動反覆調整至符合規格要求。
    使用工具：MATLAB Agentic Toolkit

  • AI 代理使用 Simulink Agentic Toolkit 解析需求文件、產生可追溯的需求，並驗證功能、邏輯與物理架構各層級的涵蓋情形。

    需求工程與可追溯性

    AI 代理可解析需求文件、產生可追溯的需求，並驗證功能、邏輯與物理架構各層級之間的涵蓋情形
    使用工具：Simulink Agentic Toolkit

  • AI 代理使用 Simulink Agentic Toolkit 讀取 Simulink 熱模型、調整煞車零組件參數、執行模擬並回報結果。

    熱煞車模擬

    AI 代理會讀取 Simulink 熱模型、調整煞車零組件參數、執行模擬並回報結果。工程師仍掌握主導權，並讓 AI 代理負責反覆執行與調整。
    使用工具：Simulink Agentic Toolkit

  • AI 代理使用 Simulink Agentic Toolkit 與 Simulink 模型互動，設計與調校控制器並使用不同設計參數執行模擬以評估效能表現。

    控制系統設計與調校

    AI 代理可透過與 Simulink 模型互動來設計與調校控制器，使用不同設計參數執行模擬，並依據規格要求評估效能表現。
    使用工具：Simulink Agentic Toolkit

Agentic AI 工具總覽

我們提供多款工具套件可透過 Model Context Protocol（MCP）將 AI 代理連接至 MATLAB 與 Simulink。MCP 是 AI 與工具互動的標準框架。這些工具套件讓代理能夠撰寫程式碼、執行模擬，並在模型化設計（Model-Based Design）流程中持續迭代。

MATLAB Agentic Toolkit

MATLAB Agentic Toolkit

免費開源套件，可自動完成 MATLAB MCP Core Server 的設定，並加入經整理的代理技能，將 MATLAB 最佳實務納入代理可使用的知識。代理可撰寫符合 MATLAB 慣用寫法的程式碼。

Simulink Agentic Toolkit

Simulink Agentic Toolkit

將代理式 AI 延伸至模型化設計流程。加入 Simulink 專屬的 MCP 工具與技能，並將設計、除錯與測試方面的專業知識納入其中。

工具

說明

Polyspace Agentic Toolkit

提供代理所需的知識與脈絡，使其能有效率地使用 Polyspace。Polyspace MCP Server 與配套技能可讓 AI 助理針對 C/C++ 程式碼執行 Polyspace as You Code 與 Polyspace Test 工作流程。

MATLAB MCP Core Server

基礎層，可讓外部 AI 代理（Claude Code、GitHub Copilot、Gemini CLI、Codex 與 Amp）在即時工作階段中撰寫、執行、測試並分析 MATLAB 程式碼。

MCP Framework for MATLAB Production Server

可將 MATLAB 函式發布為 MATLAB Production Server 上的 MCP 工具，支援多使用者與企業級部署，並以 AES 加密保護智慧財產。用戶端無需 MATLAB 授權即可呼叫工具。

MATLAB MCP Client

讓 MATLAB agent 能夠連接至以 HTTP 為基礎的 MCP server，探索可用工具，並呼叫這些工具以存取外部服務、擴充工作流能力。

Terminal in MATLAB

可直接在 MATLAB 中透過命令列介面連接您的 AI 代理。

與鈦思科技聯絡

Agentic AI 的價值，不只在於產生程式，也在於它能連接 MATLAB、Simulink 與工程工具鏈，協助團隊執行可重複、可驗證的研發任務。若您正在評估 AI 如何應用於模擬、控制、訊號處理、C/C++ 程式碼品質、舊程式現代化或企業部署流程，歡迎填寫表單與鈦思科技團隊進一步討論。

FAQ

Agentic AI with MATLAB and Simulink 是什麼？

Agentic AI with MATLAB and Simulink 是將 AI 代理連接到 MATLAB、Simulink 與工程工具鏈的工作方式。AI 代理可協助撰寫程式、執行模擬、分析結果與錯誤訊息，工程師仍負責流程掌握與結果驗證。

Agentic AI 跟一般 Copilot 有什麼不同？

Copilot 偏向在既有工具環境中協助工程師完成日常開發、理解、修改與分析任務；Agentic AI 則進一步讓 AI 代理透過 MCP 與工具套件連接工程工具，支援程式執行、模擬測試、錯誤分析與反覆設計驗證。

MCP 是什麼？

Model Context Protocol（MCP）是讓 AI 代理與外部工具互動的標準框架。透過 MCP，AI 代理可以在工程師設定的範圍內連接 MATLAB、Simulink 或其他工程工具，執行特定任務並回傳結果。

MATLAB Agentic Toolkit 可以做什麼？

MATLAB Agentic Toolkit 可協助 AI 代理撰寫、執行、測試與分析 MATLAB 程式，適合需要自動化分析流程、加速程式開發或建立工程助理的團隊。

Simulink Agentic Toolkit 適合哪些團隊？

Simulink Agentic Toolkit 適合已有 Simulink model、Model-Based Design 流程、simulation scenario、test case 或 requirement 文件的團隊，可用於模型理解、設計、除錯、模擬與測試流程。

Polyspace Agentic Toolkit 適合哪些需求？

Polyspace Agentic Toolkit 適合有 C/C++ 程式碼品質、MISRA、code review、靜態分析或測試驗證需求的團隊，可協助理解檢查結果、分析品質問題並整理修正方向。

Terminal in MATLAB 在這個工作流中扮演什麼角色？

Terminal in MATLAB 可讓工程師在 MATLAB 桌面或 Simulink 畫布中執行 shell 指令、Git、Docker、build tools 與 CLI AI agent，減少在不同視窗與工具之間切換。

AI 代理可以直接修改正式專案嗎？

不建議一開始就讓 AI 代理操作大型或高風險專案。建議先選擇不涉及敏感資料的小範圍 MATLAB script、function、Simulink subsystem 或 C/C++ codebase 測試，並建立工程師審核與版本控管流程。

Agentic AI 可以協助舊版 MATLAB 程式碼改寫嗎？

Agentic AI 可協助閱讀舊版 MATLAB 程式架構、整理函式關係，並提出語法更新、模組化、註解與測試補強建議。最終改寫內容仍需由工程師確認邏輯與數值結果。

鈦思科技可以提供哪些協助？

鈦思科技可協助台灣企業、學研單位與研發團隊了解 MATLAB、Simulink、Polyspace 與 Agentic AI 相關工具，並依據既有工程流程討論可能的導入方向。