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在工業自動化中，PLC（可編程邏輯控制器）是生產線的“大腦”，而結構化語言（ST）就是它的“語言”。工程師必須用 ST 編寫邏輯：輸送帶啟停、機械臂動作、傳感器聯動……每一步都要精確無誤。然而，ST 開發過程長期被詬病：變量定義復雜、邏輯嵌套繁瑣、驗證依賴硬件，導致開發效率低、錯誤率高、協作成本大。
傳統 ST 開發：人工硬扛的“三重困境”
效率低：20 個 IO 點邏輯代碼，資深工程師要寫 2-3 天，調試還需 1-2 天；
錯誤率高：少一個分號或寫錯邏輯運算符，就可能導致停機甚至安全隱患；
協作難：工藝工程師懂工藝不懂 ST，PLC 工程師懂 ST 但常誤解工藝意圖，溝通往往反復三四輪。
AI 多智能體方案：全流程自動化
為破解困境，我們在 Altair AI Studio 中構建了一個多智能體開發流程，把 ST 開發拆解成 5 個階段：
問題輸入：工藝工程師用自然語言描述需求；
Prompt 解析：需求被結構化成變量、邏輯條件和約束；
LLM 生成代碼：大模型（如 Qwen、DeepSeek）自動輸出符合 IEC 61131-3 標準的 ST 程序；
LLM 驗證代碼：這是關鍵環節！驗證代理對生成的 ST 代碼做雙重檢查：
語法驗證：變量是否定義、邏輯是否完整；
規范驗證：是否符合 IEC 61131-3 標準、變量命名是否清晰；
邏輯驗證：對常見場景（急停、延時）進行虛擬測試。（為什么要有這一步？因為 ST 是“硬件直連語言”，語法/邏輯錯誤可能直接導致生產停機。驗證環節能在上線前捕捉風險，把返工成本降到最低。）
5.返回 ST 代碼：輸出可直接運行的代碼，并附帶詳細注釋。
部署于 AI Hub：從流程到 API
構建完成后，整個流程可以一鍵部署到 AI Hub。
工程師只需調用一個 API，把自然語言需求傳進去；
背后自動走完 解析 → 生成 → 驗證 → 輸出；
返回結果就是可直接落地的 ST 代碼。
這意味著：不再需要逐行編碼，也不必反復調試，工程師可以把時間放在工藝設計和項目交付上。
總結
基于 AI Studio + AI Hub 的多智能體 ST 開發方案，實現了從“人工硬扛”到“AI 全流程”的升級。尤其是代碼驗證環節，讓生成代碼可控、可靠，避免了生產停機風險。最終，通過 AI Hub 部署為 API，企業可以把這一能力嵌入到日常開發流程，實現更快的交付、更低的調試成本、更高的生產穩定性。
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