7月24日在“装备智能工程与数智化生态技术研讨会2026”上面向AI智能体时代装备研发的新需求同元软控依托现有MWORKS平台围绕智能装备研发与装备研发过程智能化两大方向形成MWORKS EI与MWORKS AI两条实践路径。本文将重点介绍MWORKS AI的重要落地载体——装备工程智能体MOGICK解析其如何连接工程知识、专业工具与研发流程推动装备研发流程的智能化协同。AI时代装备系统工程迈向智能体驱动新范式随着大模型在原生推理、强化学习、长上下文、多模态等方向持续突破人工智能正从信息处理工具走向任务执行能力。与此同时新一代智能体逐步具备自主循环、自我修正、任务规划和工具调用能力推动AI从“能够理解和回答”走向“能够执行和完成”并率先在软件工程领域引发研发模式变革。在AI推动下软件工程正从问答级Chatbot、辅助级Copilot向任务级智能体Agent和工程级智能体Engineering Agent演进智能能力逐步进入需求、设计、开发、测试和交付等研发全过程。软件工程由单点辅助走向全流程智能协同的实践为装备系统工程智能化提供了重要参照。借鉴这一演进路径AI驱动的装备系统工程也将由知识辅助逐步走向任务执行、工程协同乃至自主工程并呈现出五级成熟度演进· L1 问答级ChatbotAI作为知识增强工具帮助工程人员进行知识问答、规范查询和信息获取。· L2 辅助级CopilotAI进入建模与设计环境辅助工程师完成方案补全、参数建议、错误检查等任务。· L3 任务级AgentAI具备专项任务执行能力可根据工程描述完成需求分析、架构设计、模型构建等部分任务。· L4 工程级Agentic EngineeringAI从单点任务执行走向工程流程智能化能够串联需求、设计、仿真、试验、验证等研发环节实现工程任务协同执行。此阶段AI进一步从智能辅助建模走向智能工程生成围绕模型、参数、接口、约束、仿真任务和工程上下文理解多类工程对象之间的关联关系让智能体真正进入研发主流程。· L5 自主级AutonomousAI具备端到端系统工程能力从需求输入出发自主完成架构设计、模型构建、仿真验证与优化决策。智能体驱动的装备系统工程从单点辅助走向工程智能闭环从当前发展阶段看AI驱动的装备系统工程正由L2辅助级向L3任务级深化并加快向L4工程级演进。相较于单点工具辅助和专项任务执行L4工程级智能体需要进一步进入研发主流程实现跨环节、跨工具的工程协同。为此仍需重点解决四个关键问题· 工程对象可理解。通过装备数字化建设让需求、模型、数据等工程信息进入数字空间为AI提供充分上下文。· 工具环境可调用。面向AI打造工业软件开放接口体系让智能体能够协同驱动工程工具链。· 生成结果可判定。利用模型分析、仿真验证、测试工具等手段确保AI生成结果可靠可验证。· 工程轨迹可学习。关联需求、设计、仿真、试验、运维全过程数据让AI持续学习工程逻辑。在上述能力支撑下L4工程级智能体将进一步进入装备研发主流程贯通需求理解、模型生成、仿真执行、结果分析、变更追踪和协同审查等环节推动装备研发由单点任务执行走向全流程工程智能闭环。面向这一发展方向同元软控提出智能体驱动的装备系统工程形成以工程知识为基础、以模型为核心载体、以工程智能体为执行中枢、以工业软件工具链为能力支撑的新型装备研制与工程管理模式。这一新型装备系统工程体系主要由四类核心要素构成多范式模型统一表征体系设计即建模、模型即代码通过严谨的语义规范和形式化建模方法实现不同类型工程模型的统一表达。工业知识与大模型底座汇聚需求、规范、模型、案例及工程经验等多源知识构建可检索、可验证、可追溯的模型化知识底座通过RAG、持续训练与反馈优化形成数据闭环并与装备数字工程工具链深度耦合支撑领域大模型专业化、可执行、可验证和持续演进。装备工程智能体融合领域知识与工程语义编排建模、仿真、优化和验证沉淀模型、数据与证据形成可复用、可审查闭环。AI 原生的工业软件集提供需求分析与架构设计、科学计算、系统建模仿真、几何设计、专业仿真等AI原生工具。在上述体系中装备工程智能体是连接工程知识、领域大模型、模型资产和工业软件工具链的智能中枢。它面向完整工程任务理解对象、约束、模型、参数及验证逻辑统一编排建模、仿真、优化和验证并沉淀模型、数据与工程证据形成可复用、可审查、可追溯的研发闭环。相比“AI编程智能体工业软件”的组合模式装备工程智能体能够进一步解决工程语义理解不足、数据资产难以贯通、工具调用链路复杂和智能化效果难以评估等问题。基于这一技术体系同元软控自主研发了装备工程智能体 MOGICK。MOGICK面向装备研发生命周期的工程智能体MOGICK 融合AI大模型、工程知识、系统工程方法与工业软件工具链具备工程感知、任务规划、流程编排、工具调用和记忆管理等核心能力能够将工程师意图转化为可执行的工程任务协同调用SysML、Modelica、CAD、CAE以及PLM、CI/CD等专业工具。围绕具体装备研制任务MOGICK 贯通需求理解、方案设计、模型构建、仿真分析、优化验证和运行维护等环节实现模型、数据、流程与知识协同构建可执行、可验证、可追溯的智能化研发闭环。MOGICK提供CLI、APP、Cloud、插件等多种交互形态。CLI定位为自动化、脚本化、长任务执行的Agent引擎APP是Agent First交互形态的统一工程控制台Cloud提供云端任务委托入口和项目任务协同环境插件嵌入到各工业软件中无需离开交互界面提供一体化的智能体驱动体验。1MOGICK CLI自主内核驱动的工程智能体运行底座具备装备系统工程AI Agent核心能力包括多工具并发、会话管理、记忆系统、代码与模型搜索、沙盒执行、Git Worktree 管理、goal模式等供上层APP、Cloud、插件等调用实现从任务理解到产物生成、执行验证的自动化闭环。2MOGICK APP面向工程师的工程智能体统一控制台①工程建模实现智能验证和审查保障研发过程可信内置计算仿真内核智能体可直接调用对结果持续迭代验证形成智能验证闭环。围绕模型、仿真、意图等高层语义变更提供工程变更审查包包含意图、操作、语义变更、CI/仿真验收结论及可信度等五类证据。②内置产物浏览器直接可视化操作数字样机模型支持以项目管理的方式生成装备系统数字样机多元化模型并在APP内置浏览器中直接打开和操作这些模型包括SysML模型、Modelica模型、CAD模型等。③质量评测系统推动智能体能力持续优化质量评测系统是智能体持续演进的支撑体系贯通评测集、沙盒执行、AI 判定与报告生成。通过六维评估、A/B 对比与归因分析形成可比较、可定位、可回归的质量基线。④预置轻量化建模仿真运行时实现开箱即用预置轻量化建模仿真运行时M²BSE核心工具能力随产品提供无需安装下载体积庞大的装备数字化工具链。插件市场提供建模仿真专业资源库MCP、Skills等支持按需下载、安装、验证。3MOGICK 插件智能体插件体系连接专业工具链能力通过插件机制嵌入 MWORKS 产品体系包括Sysbuilder 、Syslab、Sysblock、Sysplorer、SysCAD等在工具内部实现智能体原生体验。提供统一的插件协议接口支持第三方 CAD/CAE、建模仿真等工具链接入实现专业工具能力统一调用。MOGICK实践探索火星采样任务以火星采样任务为例该任务具有任务周期长、系统组成复杂、多专业耦合紧密、设计验证难度高等特点。传统研制过程中需求、架构、几何、专业模型与仿真数据往往分散在不同工具和阶段容易造成信息断层、重复建模和验证滞后。面向这一复杂任务MWORKS以 MOGICK 智能体为驱动协同Sysbuilder、SysCAD、Sysplorer与Syslab将AI融入需求分析、架构设计、几何构型、系统建模和任务仿真全过程构建“需求—设计—建模—仿真—优化”一体化数字研制闭环。1.任务级需求分析与架构设计MOGICK APP 驱动 Sysbuilder围绕任务目标开展场景分析、需求解析与系统架构设计·提取任务场景、核心需求与边界约束·定义关键功能与性能指标·构建系统功能架构和逻辑架构·将总体指标逐级分解至各子系统实现需求、指标、架构与设计方案的全链路关联和双向追溯为后续设计与验证建立统一基线。系统架构设计2.任务级仿真验证面向火星采样任务MOGICK APP 驱动 Syslab 完成任务规划与轨道仿真·划分任务阶段并规划关键任务节点·分析发射窗口和任务时间约束·设计地火转移轨迹并计算关键参数·验证轨迹可达性和整体任务时序实现任务时序、发射窗口与转移轨迹的一体化规划验证为任务方案筛选和迭代优化提供依据。任务级仿真验证3.系统级概念设计基于MOGICK APP 与 SysCAD 参数化设计能力分钟级完成着陆器与上升器几何原型构建·总体构型与关键部件布局设计·尺寸、结构等核心参数定义·多构型方案自动生成与调整·不同设计方案快速对比与优化实现几何原型快速生成、参数化修改与多方案迭代为专业建模和系统集成提供设计基础。几何原型设计4.专业与系统级仿真验证MOGICK APP 驱动 Sysplorer贯通多专业建模、系统集成与联合仿真过程·搭建推进、控制、结构、能源等专业模型·集成着陆器与上升器多专业系统模型·开展多专业耦合与系统级联合仿真·综合评估关键性能与任务指标实现专业模型快速复用、跨专业协同和系统级闭环验证支撑设计问题定位与方案持续优化。通过 AI 驱动 MBSE 流程协同MOGICK 将人工智能融入需求分析、架构设计、建模仿真和验证优化等关键环节实现工程知识、模型资产与仿真工具的贯通推动复杂装备研发从需求定义到验证闭环的智能化升级。· 需求分析阶段提升需求质量减少源头缺陷· 架构设计阶段加快方案形成保障需求与架构一致· 设计建模阶段缩短建模周期提升多专业协同与复用· 仿真验证阶段提高验证覆盖度加快问题发现与设计优化。MOGICK 的发布是同元软控面向智能体时代装备系统工程的一次重要探索。装备工程具有复杂的对象体系、专业工具和严格的验证要求。工程智能体的发展不仅需要技术突破更需要在真实工程场景中持续验证和完善让 AI 能够真正理解工程、服务工程、赋能工程。未来同元软控将持续推动 AI 与系统工程、工业软件深度融合构建装备智能工程能力体系推动智能体融入装备研发全过程助力复杂装备研发向更加智能、高效、可信的方向发展。MOGICK 将于近期上线诚邀您提出宝贵建议与我们共同探索工程智能体赋能装备研发的新可能。