Simulink Agentic Toolkit は、AI エージェントが Simulink モデルを効果的に扱うためのツールと専門知識を提供します。MATLAB MCP Core Server を基盤とし、Model Context Protocol (MCP) を使用して AI エージェントを Simulink に接続します。専用設計の MCP ツールにより、AI エージェントは Simulink とスムーズに連携します。厳選されたスキルにより、モデルベースデザイン (MBD、モデルベース開発) のベストプラクティスが組み込まれ、設計・デバッグ・テストに適したツールへ AI エージェントを導きます。このツールキットには、Claude® Code、GitHub Copilot®、OpenAI® Codex、Gemini CLI®、Sourcegraph Amp などのコーディング エージェント向けの構成が同梱されています。
要件の作成とトレース
AI エージェントは要件を作成し、それぞれを実装するモデル要素にリンク付けできます。上位仕様から着手する場合でも、既存モデルを文書化する場合でも対応可能です。要件とモデルが変化していく中でも、AI エージェントがトレーサビリティの維持を支援するので、リンクや文書の更新に費やす時間を減らし、設計そのものに多くの時間を割くことができます。Requirements Toolbox™ に接続することで、各要件を実装および検証まで一貫して引き継げます。
設計の仕様作成と実装
AI エージェントは、既存モデルにピンポイントな修正を加えたり、制御アルゴリズムやプラントモデルなどの新しいシステムを作成したりできます。複雑な作業では、AI エージェントがレビュー用に仕様と計画を提案するため、設計上の判断を手戻りによって後から見直すのではなく、早い段階で確定できます。判定ロジック向けの Stateflow®、物理システム向けの Simscape™、システムおよびソフトウェア アーキテクチャ向けの System Composer™ などを組み合わせて、マルチドメイン システムを構築できます。
シミュレーションと結果の解析
AI エージェントがシミュレーションを統括するため、ユーザーはセットアップ方法ではなく、結果の意味に集中できます。AI エージェントは、入力や構成を管理し、高速リスタートや Parallel Computing Toolbox™ による並列実行といったパフォーマンスのベスト プラクティスにも対応します。単一のシナリオから数千回の実行まで、AI エージェントはログに記録された信号をプロットや比較としてレビュー可能な形で返します。これにより、設計上のトレードオフに集中できます。
トラブルシューティングと変更の検証
AI エージェントは、報告された問題を再現し、根本原因を切り分け、その問題を捉えるテストを Simulink Test™ で作成できます。AI エージェントはその後、修正案を提案し、ユーザーが承認した後に適用して、テストを再実行し、変更内容を検証します。各ステップで得られた結果を確認しながら、エンジニアリング上の判断はユーザーが担い、テストと検証のサイクルはエージェントに委ねます。
AI エージェント向けに専用設計
Simulink Agentic Toolkit は、AI エージェントの動作の仕組みに合わせて設計されています。MCP ツールは、アーキテクチャ、信号フロー、ブロックパラメーター、シミュレーション動作など、モデルへの構造化されたアクセスを AI エージェントに提供します。これにより、AI エージェントはテキストだけでなく、モデルを対象として動作します。各タスクに適したワークフローがスキルに組み込まれているため、AI エージェントは場当たり的に対応するのではなく、推奨される手順に沿って動作します。AI エージェントは必要な情報を適切な深さで読み込むため、扱うモデルの規模に応じてツールキットも柔軟にスケールします。
お好みの AI エージェントを使用
自動セットアッププロセスにより、MATLAB® パスの構成、MCP アタッチメントの有効化、ツールとスキルの追加、インストールの検証が行われるため、お好みの AI エージェントをそのまま使用できます。リポジトリをクローンし、AI エージェントにツールキットのセットアップを依頼するだけで、Simulink で使用できる状態になります。
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