前段时间，我做了一个 CAD Agent 。
当时我想解决的事情很简单：
客户发来一句需求、一张草图或者几组尺寸，能不能不要再让业务员和工程师来回倒腾半天，而是让 Agent 先把三维方案直接做出来？
最近，我把这件事继续往前推了一步。
这次不讲概念了。
直接看结果。
这是 CAD Agent 跑出来的机械臂模型：
这是另一个叶轮结构：
一个是多关节、多组件的机械结构。
一个是完全不同的旋转类结构。
对我来说，这两个模型真正有意思的地方，不是“AI 居然会画 CAD”。
而是：
原来需要人工整理需求、拆参数、建立第一版模型的工作，现在开始可以让 Agent 自动执行了。
为什么我要做这个 CAD Agent ？
做外贸的人应该都遇到过这种询盘。
客户发来一张图：
Can you make this?
然后再补几个尺寸。
业务员大概看懂了，转给工程师。
工程师开始问：
材料是什么？
这个尺寸是总长还是中心距？
孔在哪一面？
安装方向是什么？
负载多少？
这里固定还是旋转？
业务员再去问客户。
客户补充一轮。
工程师重新理解。
如果客户再改一点：
This part needs to be longer.
又重新来一遍。
一个询盘还没正式开始报价，大量时间已经消耗在了：
读需求、整理需求、确认需求、重复沟通、画第一版方案。
所以我想做的 CAD Agent ，本质上不是为了多增加一个 AI 工具。
而是想直接砍掉一部分原来的人工流程。
客户说人话， Agent 转成工程参数
CAD Agent 接到客户需求以后，第一步不是马上乱画。
而是先把客户的信息拆出来。
例如客户说：
我需要一个桌面机械臂， 4 个自由度，上臂 120 mm ，前臂 110 mm ，夹爪开口 40 mm 。
Agent 会先把这些自然语言整理成结构化数据：
然后再根据这些参数去构建模型。
这一步非常重要。
因为客户讲的是“业务语言”，真正进入设计，需要的是“工程参数”。
以前这个翻译过程主要靠人。
我现在想让 Agent 先把这一层做掉。
第一个案例： 4 自由度机械臂
我先用一个桌面机械臂做测试。
包括底座、支撑结构、机械臂、关节、前臂、腕部和夹爪。
然后把一组参数交给 Agent 。
比如：
上臂长度 120 mm 。
前臂长度 110 mm 。
夹爪开口 40 mm 。
4 自由度结构。
Agent 根据这些参数构建三维模型。
最终出来的是这个：
这件事情如果继续往实际业务里走，就意味着以后客户说：
手臂再加长 30 mm 。
不一定需要人工重新从头处理。
可以直接修改参数：
120 mm → 150 mm
重新生成。
客户说：
夹爪开口需要 60 mm 。
那就：
40 mm → 60 mm
再生成一个版本。
这就是参数化 Agent 真正有意思的地方。
它不是给你一张不能修改的效果图。
需求变 → 参数变 → 模型跟着变。
然后我又让它做了一个叶轮
如果永远只能画机械臂，那意义其实也不大。
所以我又换了一类完全不同的产品。
叶轮。
机械臂主要是零部件之间的装配和关节关系。
叶轮则涉及中心结构、叶片分布、圆周结构等完全不同的几何逻辑。
我用它继续测试，就是想看看：
CAD Agent 能不能从“做某一个模型”，逐渐变成“根据不同的产品参数生成不同结构”。
这也是我接下来准备重点继续做的方向。
因为真正的外贸工厂不可能每天收到同一种产品。
今天客户可能问机械臂。
明天可能问夹具。
后天可能是支架。
再后面可能是输送机构、非标零件、自动化设备组件。
如果 Agent 只能完成一个固定模板，价值很有限。
真正有价值的是：
客户需求是什么，它就根据这个需求组织参数，再生成对应的结构。
对工厂来说，真正值钱的是这几个东西
我做 CAD Agent ，不是为了炫技。
工厂老板也不会因为“用了 AI”就愿意付钱。
真正能产生价值的只有几个结果。
第一，询盘回复更快
一个非标询盘来了。
别人还在内部问：
“这个能不能做？”
你已经先给客户出了一个三维版本。
哪怕只是第一版，也比一句：
Please send more details.
有信息量得多。
第二，同样的人可以处理更多询盘
如果工程师大量时间都耗在：
整理需求、画基础结构、改简单尺寸、做第一版确认图，
那实际上非常浪费。
如果这部分能被 Agent 吃掉，
一个工程师能够处理的项目数量自然会上升。
不是增加人，是增加一个人的产能。
第三，减少业务和工程之间的信息损耗
客户说一次。
业务理解一次。
业务再告诉工程师一次。
工程师再重新理解一次。
信息每传一层，都可能出现偏差。
如果客户原始需求直接进入 Agent ，生成：
原始需求 + 参数 + 模型
大家围绕同一个东西沟通，路径会短很多。
第四，修改成本下降
非标询盘最大的特点就是：
改。
长度改一下。
孔位换一下。
夹爪宽一点。
叶片多几个。
以前很多修改意味着重新打开 CAD ，一点一点处理。
如果整个模型已经参数化，一部分修改理论上可以直接变成：
修改参数 → 重新生成。
修改一次的边际成本，会越来越低。
这才是有价值的 AI Agent
我最近做外贸 Agent ，有一个越来越强烈的感受：
真正有价值的 Agent ，不应该只是告诉你怎么干。
而应该直接干。
获客 Agent ，不是告诉我“你可以去 Google 找客户”。
而是直接去找。
背调 Agent ，不是告诉我“你应该调查客户官网”。
而是直接查。
开发 Agent ，不是教我开发信怎么写。
而是根据客户资料直接生成。
现在做 CAD Agent 也是一样。
我不想让它告诉我：
你可以使用 FreeCAD 建立一个机械臂模型。
我要的是：
模型呢？
直接做出来。
所以我现在做 CAD Agent 的目标非常明确：
把原本依赖人工反复操作的前期 CAD 工作，尽可能变成 Agent 自动执行。
原来一个人一天处理 5 个询盘。
以后能不能处理 10 个、 20 个？
原来一个概念方案几个小时。
以后能不能压缩到几十分钟，甚至几分钟先跑出第一版？
原来客户改一次，就要重新走一遍流程。
以后能不能一句话改参数，直接生成新版本？
这才是 AI 对工厂真正有意义的地方：降本、提效、扩大单个人的产能。
现在这两个模型还只是我不断测试中的案例。
但至少 CAD Agent 已经开始从：
“告诉我怎么画”
走到了：
“直接给我画出来”。
接下来，我还会继续拿更多机械、五金、自动化设备和非标产品去测试。
如果你手上刚好有这种客户询盘：
一句描述、一张草图、几组尺寸，客户问你“Can you make this?”
可以把脱敏后的案例发给我。
我也想看看， CAD Agent 到底还能替外贸工厂干掉多少重复工作。