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三轴运动平台、绘图区和控制硬件组成的硬件系统
Personal Project

AI agent 辅助三轴绘图机工作流

AI agent-assisted 3-axis drawing machine workflow

探索 AI agent 与真实三轴运动平台的协同方式,通过安全门控与确定性执行,实现由自然语言交互驱动、从图像输入到实体绘制的工作流闭环。

机械结构设计与硬件系统搭建,以及工作流设计、agent 编排、安全门控与全链路验证均为个人独立完成。

3-axis motion platformHarness engineering Deterministic path planningSafety-gated workflow
硬件系统
01

从一台三轴绘图机开始

The Hardware Baseline

为了探索 AI agent 与真实硬件的协同方式,项目前期设计搭建了一台三轴运动平台,作为绘图工作流的物理验证基础。平台完成机械结构、运动系统与控制硬件的组装调试后,早期依靠传统的图像处理、路径生成与设备控制软件,通过手动操作完成实机绘制,建立了硬件与传统流程的可用基线。

在这条手动基线中,每次更换输入图像,都需要人工判断各环节是否满足继续推进的条件,并逐步调用相应工具完成处理。基于这些实际过程,工作流设计聚焦于让 AI agent 理解用户意图、选择处理路线并组织工具调用,让图像模型和确定性工具分别承担适合的处理任务,同时在关键环节保留明确的检查和确认。最终形成了一套以即时通讯软件为交互入口、由自然语言对话驱动,并在分阶段检查与人工确认下完成实体绘制的全流程闭环。

传统手动基线
图像处理
路径生成
设备控制
实机绘制

人工判断 · 手动调用工具

02

从自然语言交互到实体绘制

Language to Plotting

用户通过即时通讯软件发送图像并描述绘制需求。AI agent 理解输入意图、判断处理路线并调用相应工具,在各个门控节点返回可检查的中间结果,直至操作员确认进入硬件执行。

四类职责边界
AI agent

理解自然语言需求、判断处理路线、调用工具并推进工作流。

图像模型

仅在复杂输入需要时,将图片转化为更适合机械绘制的视觉形式。

确定性工具

完成图像规范化、复杂度检查、路径规划、G-code 生成与执行前检查。

操作员与硬件系统

完成中间结果确认、归零与标定、执行授权及最终物理安全判断。

工作流骨架
  1. 1输入
    • 图像与自然语言输入
  2. 2理解与路线
    • agent 理解与路线判断
    • A_DIRECT直接进入预处理
    • B_IMAGE_EDIT经本地 Diffusion Model 处理
  3. 3图像处理
    • 确定性预处理
    • processed image review门控
    • complexity gate门控
  4. 4路径与代码
    • 确定性路径规划
    • G-code 生成与静态检查
    • 路径预览与 dry-run
  5. 5硬件执行
    • 操作员确认门控
    • 同会话硬件执行
    • 实体绘制输出

任何 review 或检查未通过时,流程停止并返回对应处理阶段,不继续生成或执行后续硬件动作。

实机案例
Shanghai skylineB_IMAGE_EDIT · 主案例

复杂照片先经过图像模型简化,再进入确定性路径构建与实体绘制。

Horse logoA_DIRECT · 简洁案例

清晰图形保留原始结构,直接进入确定性处理与实体绘制。

Cookie sheriffA_DIRECT · 复杂案例

结构更复杂的图像在二值化后仍具有足够的可读性,可以直接进入路径构建与实体绘制。

03

关键工程决策

明确 AI、确定性工具与人的职责边界

让 AI 处理语义与不确定输入,让确定性工具生成并检查路径与 G-code,让操作员保留硬件准备和最终执行权。

先预览,再执行

图像处理结果、路径、G-code 和 dry-run 都需要经过检查,只有通过当前门控后才进入下一阶段。问题可以在硬件动作发生前被发现,操作员也始终保留明确的介入点。

结合语义判断与视觉统计选择处理路线

多模态模型从语义与视觉风格层面作出判断,确定性脚本则评估主体分离、背景复杂度、二值化可读性等视觉特征。两类结果共同决定直接处理或先进行视觉转换;判断不充分时采用更保守的处理路线。两条路线均需经过后续 review 与门控。

04

Technical Contributions

面向实体绘制的确定性路径构建

处理后的图像经过矢量化,被拆分为中心线笔画、填充路径与填充边界,并在 G-code 生成阶段组合为最终绘制路径。填充区域采用连续蛇形路径,减少重复抬笔、落笔与空行程,使硬件运动更加连续。

保持硬件状态连续的同会话执行桥

工作流将硬件执行拆分为归零、Z 轴标定、执行确认和 G-code 发送等多个步骤。为避免反复连接控制器导致状态重置或位置不一致,执行桥在同一硬件会话中完成归零、标定、确认、发送与结束后回位,同时保留各阶段的操作员门控。

05

验证结果

Validation

验证覆盖实体输出、工作流路径和工程契约三个层级:

Nature forest house全链路验证案例

图像处理服务迁移至本地 ComfyUI 后完成的真实硬件全链路验证。

当前边界

当前版本定位为经过验证的 proof-of-concept,验证范围集中在工作流架构、安全门控与真实硬件闭环。

  • 输入图像需要能够被转化为结构清晰、复杂度可控的黑白视觉形式;细节过密或结构过于复杂的结果会被退回处理或由 complexity gate 拒绝。
  • 图像模型的输出存在波动,每一份 processed image 都需要经过人工 review。
  • 当前适用场景是有人监督的半自动绘图流程,硬件执行始终保留操作员确认与物理停止手段。
06

可复用的方法

What Carries Over

从硬件到 agent,串成一条链

从机械结构、运动系统与控制硬件出发,将 agent 编排、确定性工具链和真实硬件验证组织为完整系统。

最终执行权,还是要留给人

根据 AI、确定性工具与人的不同能力,划分职责、接口与门控,并将最终硬件执行权保留给操作员。

收尾的标准是随时能接手

通过测试、冻结基线、文档和 handoff,将 PoC 整理为可暂停、可恢复、可继续迭代的项目,并在 provider 迁移后重新完成全链路验证。