Simulink Agentic Toolkit
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先週公開された MATLAB Agentic Toolkit に続き、本日 Simulink Agentic Toolkit が GitHub 上でリリースされました！
セットアップ
まずは README.md と GETTING_STARTED.md を確認してください。リポジトリをクローンし、その中で AI コーディングエージェント（Claude Code, GitHub® Copilot, Cursor, OpenAI® Codex, Sourcegraph Amp, Gemini™ CLI）を起動して、「Set up the Simulink Agentic Toolkit」と指示するだけ、という非常にシンプルな手順です。
MATLAB では、以下のツールキットをインストールします。
matlab.addons.install(“~/.local/share/MATLABMCPCoreServerToolkit.mltbx”)
次に、AI エージェントが接続できるように、セッションを共有します。
addpath(“/path/to/simulink-agentic-toolkit”)
satk_initialize
Toolkit にはいっているもの
MATLAB MCP サーバーで利用可能な 5 つのツールに加えて Simulink 向けの 7 つのツールが追加されています。
- model_overview
- model_read
- model_edit
- model_check
- model_query_params
- model_resolve_params
- model_test
これらのツールは、6 つのスキルで使用されます。
- building-simulink-models: モデル構築および変更に関するベストプラクティス
- specifying-mbd-algorithms: モデルベース設計のためのアルゴリズム定義（システム仕様、アーキテクチャ仕様、実装およびテスト計画）
- specifying-plant-models: 4 つのテンプレートを含む、プラントモデル作成のためのワークフロー
- testing-simulink-models: テストの作成および検証
- generate-requirement-drafts: 要求仕様書のドラフトの生成
これらに加えて、本ツールキットには filing-bug-reports スキルが用意されています。問題が発生した場合は、「Use the filing-bug-reports to report all the problems encountered during this session」のように指示してください。すると、問題ごとに 1 つの Markdown ファイルが生成されます。
まず試したこと
私はエージェントに次のように依頼しました。
平均的なセダン車に搭載されている典型的なディスクブレーキの熱挙動をシミュレーションするための計画を作成してください。熱モデルには、パッド、ディスク、各環境の間に発生する熱伝達メカニズムを含めてください。また、一般的な運転操作を想定してモデルを評価するためのテスト作成計画も含めてください。
このような内容です。
プランニング
そのようなモデルの実装を依頼すると、specifying-plant-models によって Markdown ファイルが生成され、内容を確認しながら反復的に修正できます。以下は、2～3 回の反復を経て得られた結果です。
その計画はテンプレートに基づいて作成されており、次のようなセクションが含まれています。
- Executive summary
- Problem statement
- Goals & Success Metrics
- Assumptions
- Interface
- References
その後、実装の詳細に入っていきます。
この計画には通常、システム全体の構成を示す ASCII 図が含まれます。以下は、ブレーキモデルを含む簡単な縦方向車両モデルを組み込むよう依頼しながら進めた 3 回の反復の例です。
モデル内の方程式を、サブシステムや参照モデルとしてどのようにコンポーネント化するかが計画されています。
各コンポーネントで実装される方程式についても説明されています。
こちらはパラメータの一覧：
実装
計画に満足した後、モデルを生成したところ、最初の試みで問題なく成功しました。以下がその様子です。
パラメータについては、既定では変数を定義する MATLAB スクリプトが作成されましたが、必要に応じてデータディクショナリを使用するよう指示することもできます。
テスト
テスト機能は、おそらくこのツールキットの中で私のお気に入りの機能です。テスト計画には、個々のコンポーネントに対するテストが列挙されていました。
Full closed-loop ミュレーションに対して複数のシナリオも提案されていました。
テストを MATLAB のテストクラスとして実装するか、Simulink Test Manager で実装するかを選択できました。私は結果を確認しやすい Simulink Test Manager の方が好みです。
その他のコツ
追加 Skills
repository of skills 更新し、本 toolkit の存在を反映させました。simulink-simulation のような一部のスキルは、Toolkit に含まれているため削除しています。一方で、profiling 系などの残りのスキルはツールキットと干渉せず、ツールキットの上に追加の機能を提供します。
独自に Simulink 関連のスキルを作成する場合は、個別のスキルを作成し、AI エージェントにそのスキルを監査させ、Toolkit のスキルと干渉しないことを確認するよう依頼してください。エージェントが複数のスキルから矛盾した情報を受け取ると、混乱してミスが増える原因になります。
ツール呼び出しの監視
使用している AI エージェントによっては、実行されているツール呼び出しの詳細を確認する方法があります。すべてが正しく動作していれば、上記に挙げた mcp__simulink__model_read や mcp__simulink__model_edit などのツール呼び出しが確認できるはずです。Amp では、次のように表示されます。
場合によっては、特にコンテキストウィンドウが長くなり、エージェントがミスをし始めたときに、MATLAB Core MCP Server の evaluate_matlab_code を使って Simulink モデルを編集しようとする挙動に戻ってしまうことがあります。この方法は効率が低く、Simulink に対する理解も限定的なため、そうなった場合はエージェントを一度中断し、Simulink Agentic Toolkit のツールを明示的に使用するよう指示することをおすすめします。多くの場合、これで軌道修正できます。.
What’s Next
Simulink と対話するために AI エージェントを使っているのであれば、Simulink Agentic Toolkit の利用は必須と言えます。このツールキットが AI エージェントに提供するガイダンスやツールは、結果に大きな違いをもたらします。
ぜひ試してみて、使用感をコメント欄で教えてください。
ぜひ試してみて、使用感をコメント欄で教えてください。
- Category:
- Artificial Intelligence,
- 機能と使い方,
- 生成AI
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