案例
CAD 图纸转 3D 模型 AI Agent
基于 LangGraph 的 DXF 到 Blender 建模 Agent，覆盖 CAD 解析、LLM 建模规划、Human-in-the-loop 确认、执行适配器和验证反馈循环。
Case Index
背景、角色、约束、决策、过程和结果按案例结构展开，便于快速判断交付边界。
图文说明
Agent 工作流
README 展示 parse、plan、confirm、execute、validate 五节点状态图，以及 DXF → cad_features → Blender 操作 → 验证反馈的完整链路。详见 github.com/GAO-SHIQING/cad-to-3d-agent。
背景
作品集需要一项能直接证明 Agent 工作流设计能力的公开项目。CAD 图纸转 3D 模型的场景足够具体，输入输出边界清晰，也能自然展示多节点规划、工具调用、人工确认和验证闭环。
角色
独立完成项目方向收敛、LangGraph 状态图设计、DXF 解析链路、Blender 工具抽象、验证策略、README 架构说明和单元测试收口。
约束
- 一期范围限定为单一房间的墙体、门窗、柱等建筑实体，避免把 MVP 扩展成通用 CAD 建模系统。
- Agent 必须有真实的人工确认节点，建模计划不能绕过 Human-in-the-loop 直接执行。
- Blender 执行层需要同时支持开发调试和自动化运行，因此工具接口要与具体适配器解耦。
关键决策
- 选择 LangGraph 表达 parse → plan → confirm → execute → validate 的显式状态流，便于展示节点职责和失败回路。
- 使用 ezdxf 提取几何，再交给 LLM 做建筑语义识别，避免在早期硬编码大量 CAD 图层命名规则。
- 将 BlenderTool 抽象成统一接口，并提供 Background/MCP 双适配器，让 Agent 层不依赖单一执行模式。
- 验证拆成几何硬校验和 LLM 语义软校验，既能检查实体数量/尺寸，也能复核建模结果是否符合建筑常识。
过程
- 建立 AgentState 和 5 个 LangGraph 节点桩，先保证空图可运行和状态字段稳定。
- 集成 ezdxf 解析 DXF 几何，序列化为适合 LLM 推理的文本，再输出 cad_features。
- 让 LLM 生成操作级 Blender 建模计划，并通过 interrupt 暴露确认、修改和重做路径。
- 实现 BlenderTool 抽象接口和两套执行适配器，把建模操作转成可运行的 Blender 命令。
- 补齐实体数量、尺寸检查和语义复核，失败时把反馈回流到规划节点形成最多 3 次的验证闭环。
结果
- 独立仓库完成 Agent 骨架、解析、规划确认、Blender 执行和验证闭环。
- README 包含 Mermaid 架构图、运行步骤、设计决策和本地复现说明。
- 核心模块单元测试 16/16 PASS，能作为作品集里的 Agent 工作流代码证据。
- 项目明确展示了状态管理、工具抽象、Human-in-the-loop 和验证反馈这些可迁移的 Agent 工程能力。