에이전트 기반 동적 CAD 모델 설계

Agent-Aided Design for Dynamic CAD Models

지난 한 해 동안, 연구자들은 훈련 없이 실제 CAD 스타일의 객체를 설계할 수 있는 에이전트 시스템을 개발하기 시작했으며, 우리는 이러한 시스템을 '에이전트 기반 설계(Agent-Aided Design)'라고 부릅니다. 일반적으로 이러한 시스템은 에이전트를 피드백 루프에 배치하여 코드를 작성하고, 해당 코드를 CAD 모델로 조립하고, 모델을 시각화한 다음, 시각적 및 기타 피드백을 기반으로 코드를 반복적으로 개선합니다. 빠른 발전에도 불구하고, 여전히 해결해야 할 중요한 문제가 남아 있습니다. 바로 이러한 시스템 중 어느 것도 복잡한 3D 조립체를 움직이는 부품과 함께 만들 수 없다는 것입니다. 예를 들어, 기존 시스템으로는 피스톤, 추, 심지어 가위 한 쌍조차 만들 수 없습니다. 에이전트 기반 설계가 산업 제조에 실질적인 영향을 미치려면, 이러한 3D 조립체를 생성할 수 있는 시스템이 필요합니다. 본 논문에서는 이러한 작업을 위해 설계된 에이전트 시스템인 AADvark의 프로토타입을 소개합니다. 기존의 최첨단 시스템과 달리, AADvark는 하나 이상의 자유도를 갖는 동적 부품 간의 상호 작용을 모델링합니다. 이러한 설계 결정은 AADvark가 움직이는 부품이 있는 조립체에 대해 직접적으로 추론할 수 있도록 하며, 이를 통해 기계적 움직임을 포함한 다양한 목표를 달성할 수 있습니다. 불행히도, 현재의 LLM은 완벽한 공간 추론 능력을 가지고 있지 않으며, AADvark는 이러한 문제를 외부 제약 조건 해결 도구와 특수 시각 피드백 메커니즘을 통합하여 해결합니다. 에이전트의 도구(FreeCAD 및 조립체 솔버)를 수정함으로써, 강력한 검증 신호를 생성하여 시스템이 움직이는 부품을 갖는 3D 조립체를 구축할 수 있음을 보여줍니다.

In the past year, researchers have started to create agentic systems that can design real-world CAD-style objects in a training-free setting, a new variety of system that we call Agent-Aided Design. Generally speaking, these systems place an agent in a feedback loop in which it can write code, compile that code to an assembly of CAD model(s), visualize the model, and then iteratively refine its code based on visual and other feedback. Despite rapid progress, a key problem remains: none of these systems can build complex 3D assemblies with moving parts. For example, no existing system can build a piston, a pendulum, or even a pair of scissors. In order for Agent-Aided Design to make a real impact in industrial manufacturing, we need a system that is capable of generating such 3D assemblies. In this paper we present a prototype of AADvark, an agentic system designed for this task. Unlike previous state-of-the-art systems, AADvark captures the dynamic part interactions with one or more degrees-of-freedom. This design decision allows AADvark to reason directly about assemblies with moving parts and can thereby achieve cross-cutting goals, including but not limited to mechanical movements. Unfortunately, current LLMs are imperfect spatial reasoners, a problem that AADvark addresses by incorporating external constraint solver tools with a specialized visual feedback mechanism. We demonstrate that, by modifying the agent's tools (FreeCAD and the assembly solver), we are able to create a strong verification signal which enables our system to build 3D assemblies with movable parts.