Инженер
LangChain и OpenSCAD: Практическая реализация AI-агента

Глава 1. Введение в LangChain и OpenSCAD

Введение в LangChain и OpenSCAD и практический сценарий создания AI‑агента, способного генерировать модели параметрических деталей с помощью комбинации мощного фреймворка LangChain и детализированного язык‑программирования OpenSCAD может стать отправной точкой для построения целых экосистем автоматического проектирования; в этом разделе мы подробно разберём архитектуру LangChain, принципы работы его компонентов‑агентов, способы интеграции с OpenSCAD через скриптовые вызовы и демонстрируем, как собрать полностью рабочий прототип агента, способного принимать естественную речь пользователя, интерпретировать запросы о форме, размерах и функциональных характеристиках, а затем преобразовывать их в готовый код OpenSCAD и отправлять готовый STL‑файл на виртуальный или реальный 3‑D‑принтер; сначала необходимо понять, что LangChain представляет собой набор модулей и цепочек (chains), позволяющих связывать между собой вызовы LLM, базы данных, внешних API и пользовательских функций так, чтобы построить сложные сценарии обработки информации, при этом каждый компонент (prompt, model, memory, tool, output parser) играет определённую роль в минимизации ложных интерпретаций и повышении воспроизводимости результатов; в контексте OpenSCAD агент будет оперировать не только текстовыми данными, но и структурированными процедурными скриптами, поэтому важно обеспечить методы передачи кода в обе стороны: от LLM к OpenSCAD (выполнение внешних процессов) и от OpenSCAD к LLM (получение обратной связи о структуре, визуализации модели и возможности её доработки); один из самых простых и одновременно гибких подходов подразумевает создание собственного `Tool`‑класса, наследующего базовый интерфейс LangChain, который будет отвечать за запуск внешних команд `openscad` из подпроцесса, чтение результата их выполнения (например, выдаваемый G‑code или файл `.scad`) и возврат его содержимого в виде строки, которую последующий `output parser` сможет интерпретировать как готовый Beschreibung или как набор параметров, подлежащих повторному запросу у модели; благодаря такой интеграции агент получает возможность выполнять не только генерацию чисто текстовых ответов, но и реального производства 3‑D‑моделей, что открывает путь к автоматизированной конвейерной обработке запросов от конечных пользователей, работающих в CAD‑системах, инженерных отделах или сервисах быстрого прототипирования; следующий шаг состоит в построении цепочки (chain) LangChain, в которой запрос пользователя сначала обрабатывается prompts‑модулем, который формирует ввод‑текст для LLM, затем запрос передаётся через `LLMChain`, где модель генерирует промпт для получения спецификации модели (размер, шаги, материалы, особенности), далее этот промпт отправляется в наш кастомный `OpenSCADExecutorTool`, который создает временный файл `.scad` со всеми вычисленными параметрами и вызывает OpenSCAD через `subprocess` для компиляции модели; после генерации файл передаётся в `STLExportStep` – встроенную функцию, которая использует OpenSCAD в режиме headless (`openscad -o output.stl model.scad`) и в результате получает готовый STL‑файл, который затем может быть сохранён, отправлен в очередь печати или возвращён пользователю в виде ссылки на файл; каждый из этих шагов можно снабдить механизмами памяти (`memory`), так что агент будет помнить предыдущие запросы, поддерживать контекст и корректировать последующие генерации, тем самым обеспечивая более персонализированный опыт и сокращая количество повторных уточнений; для реализации такой цепочки в коде на Python потребуется установить несколько библиотек: `langchain`, `langchain_community` (для новых модулей), `openai` или любой другой провайдер LLM‑API, а также `subprocess`, `os`, `tempfile` и `re` для работы с внешними процессами и регулярными выражениями; пример инициализации агента выглядит следующим образом:

`from langchain.agents import Tool, AgentType`

`from langchain.llms import OpenAI`

`from langchain.chains import LLMChain`

`from langchain.prompts import PromptTemplate`

`import subprocess, tempfile, os, re`

`llm = OpenAI(model="gpt-4-turbo", temperature=0.2)`

`scad_prompt = PromptTemplate(input_variables=["spec"], template="Generate a complete OpenSCAD script based on the following specification: {spec}")`

`spec_chain = LLMChain(llm=llm, prompt=scad_prompt)`

`def run_scad(script):`

` with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', suffix='.scad', delete=False) as f:`

` f.write(script)`

` script_path = f.name`

` stl_path = script_path.replace('.scad', '.stl')`

` subprocess.run(['openscad', '-o', stl_path, script_path], check=True)`

` return stl_path`

`scad_tool = Tool(name="OpenSCADExecutor", func=run_scad, description="Executes an OpenSCAD script and returns the path to the generated STL file.")`

`agent = AgentType.create(agent_name="OpenSCADAgent", tools=[scad_tool])`

Тут `AgentType.create` – гипотетический метод, позволяющий собрать агента из набора инструментов; в реальной реализации обычно используют `initialize_agent` или `AgentExecutor` из более новых версий библиотеки; важно отметить, что `AgentExecutor` автоматически управляет prompt‑ами, memory и выводом, поэтому он может заменить ручное построение цепочки; при этом каждый вызов `execute` будет проверять, требуется ли запрос к инструменту `OpenSCADExecutor`, и автоматически преобразовывать полученный путь к STL‑файлу в ответ пользователю или в сообщение об ошибке, если скрипт не скомпилировался; следующий пример демонстрирует полный рабочий цикл:

`def ask_user(request_text):`

` # 1. Сформировать промпт для LLM`

` spec = spec_chain.run(request_text)`

` # 2. Передать скрипт в OpenSCADExecutorTool`

` stl_path = scad_tool.run(spec)`

` # 3. Вернуть путь к файлу`

` return stl_path`

В этом сценарии пользователь отправляет запрос через любой канал – чат‑бота, веб‑интерфейса или телефонную линию – а агент, используя `AgentExecutor`, последовательно обрабатывает запрос, генерирует спецификацию, компилирует её в OpenSCAD и возвращает готовый STL‑файл; при желании можно добавить дополнительный слой – `output parser`, который будет трансформировать путь к STL в URL, который пользователь сможет открыть непосредственно в браузере; также можно внедрить механизм `memory` (например, `ConversationTokenMemory`), чтобы агент помнил предыдущие обсуждения о ранге материалов, размерах печати или требованиях к поверхности, тем самым уменьшает количество корректировок и делает генерацию более предсказуемой; в процессе тестирования пользователь может вводить уточнения вроде `"увеличьте радиус в 1.5 раза"` или `"добавьте отверстие диаметром 5 мм в центре"`, которые агент интерпретирует заново, либо сохраняет в контексте для последующего предиката, тем самым создавая гибридный диалог, в котором естественный язык и технические требования плавно переходят друг в друга; при масштабировании такой системы на множество типов моделей (например, сложные механизмы, артефактные геометрии или многочастичные сборки) можно построить набор специализированных инструментов: `ExtrudeTool`, `RotateTool`, `LoopTool`, каждый из которых реализует специфичную операцию над уже сгенерированным скриптом и может быть вызван последовательно в цепочке; при этом `Agent` будет автоматически определять, какой инструмент нужен на основе анализа промпта, и выполнять соответствующую функцию, позволяя пользователю описывать модель почти свободным языком без необходимости писать реальный код OpenSCAD; такой подход открывает значительные возможности для дальнейшего развития: от интеграции с облачными сервисами хранения STL‑файлов, через автоматический импорт готовых библиотек библиотек OpenSCAD (`<mcad>`, `<cga>` и др.) до построения полноценных CI/CD пайплайнов, где изменения в спецификации автоматически порождают новые версии моделей, проходят тесты на валидность стенок и отправляются в очередь печати без человеческого вмешательства; в конечном итоге практическая реализация агента на базе LangChain и OpenSCAD демонстрирует, как современные LLM‑модели могут стать «мостом» между свободной коммуникацией и детализированным механическим проектированием, позволяя как новичкам без глубоких знаний CAD‑техники быстро создавать прототипы, так и инженерам ускорять итеративный процесс разработки за счёт автоматизированного рендеринга и экспорта; для дальнейшего развития рекомендуется протестировать разные модели LLM – от GPT‑3.5‑Turbo до специализированных моделей, оптимизированных под генерацию технических описаний, исследовать варианты «chain‑of‑thought» для более точного парсинга пользовательских запросов, а также добавить слои валидации, такие как проверка единиц измерения, диапазонов размеров и корректности синтаксиса OpenSCAD, чтобы гарантировать, что каждая сгенерированная модель будет пригодна к печати без необходимости ручной правки; таким образом, глава «Введение в LangChain и OpenSCAD» дает полное представление о том, как построить многофункционального AI‑агента, способного принимать естественную речь, преобразовывать её в детализированную параметрическую модель в OpenSCAD, вычислять её, экспортировать STL и доставлять готовый объект на 3‑D‑принтер, при этом используя гибкую архитектуру LangChain, промпты, память и кастомные инструменты, что делает систему масштабируемой, пользовательско‑ориентированной и готовой к интеграции в реальные промышленные и исследовательские проекты.

Глава 2. Основы построения AI‑метапрограмм

Введение в создание AI‑агента в OpenSCAD через LangChain

OpenSCAD ― это скриптовый языкъ моделирования твердых тел, широко используемый в техническом проектировании и 3D‑печати. Нативное API OpenSCAD ориентировано на декларативное описание геометрии, но для взаимодействия с внешними данными, динамического выбора параметров и генерации сложных моделей часто требуется более гибкое управление. Именно здесь вступает в игру LangChain, позволяющая построить так называемый AI‑агент, который может автоматически генерировать код OpenSCAD, учитывая запросы пользователя, ограничения проектирования и результаты предыдущих шагов.

В этом разaking мы рассмотрим пошаговый процесс написания такого агента, опираясь на возможности библиотеки LangChain, а также покажем практико‑ориентированный формат кода, который можно сразу использовать в своих проектах.

1. Подготовка окружения

Для начала необходимо установить необходимые зависимости. На Python‑окружении рекомендуется создать виртуальное окружение и установить пакеты langchain‑core, langchain‑openai (или другой провайдер LLM‑модели), а также библиотеку python‑openSCAD, которая обеспечивает возможность генерировать и отправлять команды OpenSCAD из кода Python. Кроме того, потребуется доступ к LLM‑модели, например, GPT‑4 или аналог.

Команды установки выглядят так:

```

python -m venv venv

source venv/bin/activate # Linux/macOS

venv\Scripts\activate # Windows

pip install langchain-core langchain-openai python-openSCAD

```

После установки необходимо задать переменные окружения для доступа к LLM: OPENAI_API_KEY и другие параметры, связанные с выбранным провайдером.

2. Общая архитектура агента

AI‑агент в контексте LangChain представляет собой цепочку (pipeline) of LLM‑вызовов, правил и вспомогательных компонентов. Для OpenSCAD‑сценария типичная структура выглядит так:

‑ Входные данные – запрос пользователя, описывающий требуемую модель (например, «создайçõesлучайную спираль с радиусом от 5 до 15 мм и пяти estivesseтами»).

‑ Преобразователь запроса (prompt template) – переводит естественный язык в промпт, пригодный LLM.

‑ LLM‑вызов – запрашивает у модели генерацию кода OpenSCAD.

‑ Пост‑обработка – фильтрует полученный код: проверка синтаксиса, корректировка параметров, приведение к формату, совместимому с OpenSCAD.

‑ Вывод – передача готового кода в OpenSCAD или сохранение в файл.

LangChain предоставляет готовые классы для построения таких цепочек: PromptTemplate, LLMChain, SequentialChain и др. В нашем случае наиболее подходящим вариантом будет использование LLMChain с пользовательским обработчиком вывода (output parser), который преобразует строку кода в объект, который можно непосредственно выполнить.

3. Создание шаблона промпта

Промпт должен четко формулировать требования к коду: указать типы геометрических примитивов, их параметры, отношения между элементами, а также ограничения по размеру модели. Пример шаблона:

```

Ты – эксперт по OpenSCAD. Сгенерируй только корректный код OpenSCAD, соответствующий следующему описанию:

{user_request}

Обязательно включи модуль main() и заверши код оператором render()!\nКод:

```

Здесь {user_request} будет заменяться на реальный запрос пользователя. Подобный шаблон гарантирует, что модель будет выводить именно код, а не объяснительные тексты.

4. Настройка LLMChain

С помощью LLMChain мы свяжем промпт, модель и обработчик. Пример реализации:

```

from langchain import LLMChain

from langchain.prompts import PromptTemplate

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4", temperature=0.2, max_tokens=1500)

prompt = PromptTemplate(

input_variables=["user_request"],

template=(

"Ты – эксперт по OpenSCAD. Сгенерируй только корректный код OpenSCAD, "

"соответствующий описанию:\n{user_request}\n"

"Обязательно включи модуль main() и заверши код оператором render()!\n"

"Код:"

)

)

chain = LLMChain(

llm=llm,

prompt=prompt,

output_parser=OpenSCADParser()

)

```

В данном примере `OpenSCADParser` – пользовательский класс, реализующий парсинг полученного текста в валидный набор команд. Он будет подробно рассмотрен ниже.

5. Реализация парсера кода OpenSCAD

Получаемый от LLM текст может содержать лишние префиксы, пояснительные строки и даже ошибки синтаксиса. Чтобы гарантировать корректную работу, нужен парсер, который:

‑ Отрезает все строки до первого появления слова `module` или `//=== START CODE ===//`.

‑ Удаляет комментарии в конце строк.

‑ Проверяет наличие обязательных блоков `module main()` и `render()`; при их отсутствии добавляет.

‑ Возвращает чистый код в виде строки.

Пример реализации простого парсера:

```

import re

class OpenSCADParser:

def parse(self, text: str) -> str:

# Удаляем всё до первого признака начала кода

match = re.search(r"(?s)(module\s+\w+\|?\s*\(.*?\)|//=== START CODE ===//)", text)

if not match:

raise ValueError("Не найден маркер начала кода")

start_idx = match.start(1) if match.lastgroup == "module" else match.start("START CODE")

code = text[start_idx:].strip()

# Удаляем комментарии в конце строк

lines = code.splitlines()

processed = []

for line in lines:

if "#" in line:

line = line[: line.index("#")].rstrip()

processed.append(line)

code = "\n".join(processed)

# Убеждаемся, что есть модуль main и render

if "module main()" not in code:

code += "\nmodule main() {\n}"

if "render()" not in code:

code += "\nrender()\n}"

# Финальная очистка лишних пустых строк

code = re.sub(r"\n{3,}", "\n\n", code).strip()

return code

```

Этот парсер достаточно прост, но в реальных проектах можно расширить его, добавив проверку соответствия синтаксису OpenSCAD через подпроцесс `openscad -c` и откат к повторному запросу модели при ошибке.

6. Интеграция с OpenSCAD

После получения чистого кода его можно выполнить в OpenSCAD через командную строку или через Python‑интерфейс. Если требуется дальнейшая обработка (например, экспорт STL), удобно создать функцию `execute_openSCAD(code: str) -> str`, которая:

1. Записывает код в временный файл `temp.scad`.

2. Вызывает OpenSCAD в режиме командной строки: `openscad -c temp.scad -o temp.stl`.

3. Возвращает путь к полученному STL‑файлу или содержимое, если нужен только 2D‑проект.

Пример реализации:

```

import os

import tempfile

import subprocess

def execute_openSCAD(code: str) -> str:

# Создаём временный файл

with tempfile.NamedTemporaryFile(mode="w", suffix=".scad", delete=False) as f:

f.write(code)

temp_path = f.name

try:

# Путь к исполняемому файлу OpenSCAD

openscad_path = "openscad" # Предполагаем, что он доступен в PATH

# Формируем команду для генерации STL

cmd = [openscad_path, "-c", temp_path, "-o", temp_path.replace(".scad", ".stl")]

subprocess.run(cmd, check=True, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)

# Возвращаем путь к STL

stl_path = temp_path.replace(".scad", ".stl")

return stl_path

finally:

# Очистка временных файлов

os.remove(temp_path)

```

Такой подход позволяет полностью автоматизировать процесс генерации, проверки и экспорта модели без ручного вмешательства.

7. Обработка ошибок и рекурсивное уточнение

Несмотря на тщательный парсинг, генерация кода может иногда приводить к синтаксическим ошибкам, особенно при работе с сложными параметрами. LangChain предоставляет механизмы для повторных запросов к LLM. Один из вариантов – использовать `Retryable` в цепочке, или вручную отлавливать исключения парсера и отправлять в модель запрос на «исправьте ошибку: {error_message}» с сохранением прежних ограничений.

Пример функции обратного вызова:

```

def handle_error(error_msg: str) -> str:

return f"Исправь ошибку: {error_msg}. Сгенерируй корректный код, соблюдая исходные параметры."

# Внутри LLMChain можно использовать:

chain_with_retry = LLMChain(

llm=llm,

prompt=prompt,

output_parser=OpenSCADParser(),

verbose=True,

callbacks=[handle_error] # упрощённый пример

)

```

Таким образом, система получает возможность «само‑практиковаться», улучшая качество генерируемого кода.

8. Пример практического сценария

Допустим, пользователь хочет создать модуль «шестерню с радиусом 30 мм, 12 зубцами, толщиной 5 мм». Запрос передаётся агенту, который формирует промпт и запрашивает генерацию кода. Ниже полный пример взаимодействия:

```

user_request = "Создай шестиугольный блок с длиной 50 мм, шириной 30 мм и высотой 20 мм, а также вставь в центр отверстие диаметром 10 мм"

result = chain.run(user_request)

parsed_code = OpenSCADParser().parse(result)

stl_file = execute_openSCAD(parsed_code)

print(f"Файл STL сохранён в {stl_file}")

```

В результате получаем готовый STL‑файл, который можно импортировать в любую программу 3D‑визуализации или отправить на 3D‑печать.

9. Расширение функциональности

После базовой реализации можно добавить несколько типовых расширений:

‑ Параметрические модули: Позволить пользователю задавать функции‑модули, которые потом могут быть переиспользованы.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.