MachinaCheck: многоагентная AI‑система для автоматической оценки производимости деталей CNC на AMD MI300X

MachinaCheck — многоагентная система для автоматической оценки производимости деталей CNC, разработанная командой во главе с Syed Muhammad Sarmad; материал о проекте опубликован 10 мая 2026. Система позволяет пользователю загрузить STEP‑файл и задать три параметра: материал детали, требуемую точность и спецификации резьбы. Через примерно 30 секунд MachinaCheck возвращает полный отчёт о том, можно ли изготовить деталь, какие операции и инструменты потребуются, чего не хватает и какие подготовительные шаги нужно выполнить перед запуском производства.

Ключевое архитектурное решение — запуск LLM полностью на месте: Qwen 2.5 7B Instruct работает на графическом ускорителе AMD Instinct MI300X с 192 GB HBM3 и пропускной способностью памяти 5.3 TB/s через vLLM. Такой подход исключает отправку конфиденциальных STEP‑файлов на сторонние API и обеспечивает соблюдение требований NDA и корпоративных политик безопасности, что делает систему применимой для заказчиков с закрытой интеллектуальной собственностью.

Пайплайн состоит из пяти компонентов, собранных с помощью LangChain и оркестрованных через FastAPI. Первый компонент — парсер STEP‑файлов, реализованный на чистом Python с использованием cadquery (OpenCASCADE), — извлекает математически точные геометрические признаки: цилиндрические отверстия с диаметром и глубиной, плоские поверхности и их площади, фаски и скругления, габариты, объём и площадь поверхности. В демо‑коде подчёркивается, что значения типа Ø6.0 мм обрабатываются как точное Ø6.0 мм без аппроксимаций.

Автоматическая классификация операций выполняется агентом Operations Classifier на базе Qwen 2.5 7B (запущенном на MI300X через vLLM). На вход агенту подаётся набор извлечённых признаков вместе с пользовательскими параметрами (материал, точность, спецификации резьбы); в ответ MachinaCheck определяет требуемые CNC‑операции и инструменты для их выполнения. Такой подход позволяет формализовать подбор операций и свести человеческую проверку к контролю результатов.

По практическим результатам, вместо 30 — 60 минут ручного анализа чертежей MachinaCheck даёт результат за десятки секунд. Для мастерских с 10 — 20 запросами в неделю это эквивалент экономии примерно 5 — 20 часов высококвалифицированного времени и сокращения риска списания деталей из‑за отсутствия нужных инструментов. Архитектура «privacy by design» и локальный запуск модели также упрощают интеграцию с корпоративными процессами и требованиями безопасности. Проект был создан на AMD Developer Hackathon на платформе lablab.ai (май 2026) и использует связку технологий vLLM для инференса, LangChain для организации агентов, FastAPI для оркестрации и cadquery/OpenCASCADE для точного парсинга геометрии. Такой стек позволяет сочетать быстроту выдачи решений, точность геометрического анализа и соблюдение требований к конфиденциальности.