AI エージェントを使い始めると、なかなかやめられなくなりますね！

私が常に Simulink ユーザーに推奨しており、また Improving Simulation Performance in Simulink という記事でも紹介しているベストプラクティスのひとつが、アクセラレータモードで参照モデルを活用することです。参照モデルは事前にコンパイルできるため、シミュレーション間で変更がない場合には、初期化がほぼ瞬時に行われ、シミュレーションも高速に実行されます。

さらに追加のスキルがあれば、AI エージェントの作業はさらに容易になり、必要なトークン数も減り、より早く収束したかもしれません。しかし、今回の実験で観察したかったのは、追加のスキルなしでどこまでうまくできるかという点でした。

AI エージェントであれ人間であれ、変更を加える前にシステムの挙動を捉えたベースラインテストを用意しておくことは重要です。このケースでは、エージェントはモデルを解析し、変数 state がバリアント条件を制御していることを特定できました。以下は、state を使用しているブロックの一例です。

テストでは、バリアント構成ごとに 1 つのベースラインを取得できるよう、テストパラメーターとして設定しました。

これは、1 行のコードで実現できます。

ひとつ問題がありました。元のサブシステムの境界でログ取得されていた信号が、変換の過程で失われてしまったのです。エージェントはこれを素早く修正し、正しい信号に対してログ取得を再度有効化しました。

元のモデルでは、バリアントサブシステムは: Variant Activation Time = Update Diagram に設定されていました。

この構成では、アクティブなバリアントが変更されるたびに、参照モデルを再ビルドする必要があります。再ビルドには時間がかかるため、これは避けたいところです。これを回避するために、Variant Activation Time = Startup に変更します。

Startup のアクティベーション時間には制約があり、それについては次のドキュメントで詳しく説明されています。Considerations and Limitations for startup Variant Activation Time – MATLAB & Simulink.

エージェントは次の問題に直面しました。

• Startup を使用する場合、各バリアントで選択されるサブシステムはアトミックでなければならない
• Startup では、バリアント制御式に文字列を使用することができない

バリアントで選択されるサブシステムをアトミックにすることは簡単でした。2 つ目の制約に対処するため、エージェントは文字列の代わりに 列挙型 を作成することを決定しました。これは、私がユーザーに対して推奨するのとまったく同じ対応です。以下に、左側が元の状態、右側が修正後の状態を示します。

Simulink には、参照モデルが再ビルドされているかどうかを プログラム的に判定するための分かりやすい方法は用意されていません。エージェントはいくつかの手法を試しました。

動画を注意深く見ていると分かると思いますが、テストをより短時間で完了させるために、シミュレーション全体を実行する代わりに、停止時間をゼロにしてシミュレーションするという小さな修正を私が依頼しました。エージェントはそれを即座に適用しました。

全体として、このプロセスにはとても満足しています。明確に定義されたスキルがあれば、エージェントはもっと短時間で、より少ないトークン数で作業できたかもしれませんが、それでもタスクは成功しました。そして、同じ作業を私自身が手作業で行うよりも速く完了しました。

私が AI コーディングエージェントと Simulink に関する実験を共有しているのは、このブログの読者の多くが新しい技術をいち早く取り入れるタイプであり、Simulink がこの新しい世界にどのように適合するのかを早く知りたいと考えていると分かっているからです。もし興味と意欲があれば、本記事や前回の記事で紹介したことは、少しの「自作セットアップ」によって、今日すぐにでも実現可能です。

一方で、もう少し待ちたいという方のために言うと、多くの同僚がエージェント型ツールや機能の開発に積極的に取り組んでおり、Simulink のエコシステムに完全に統合された形で、近いうちに提供される予定です。