論文の概要: ArtisanCAD: An Industrial-Level CAD Agent with Expert-Grounded Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.05750v2
• Date: Wed, 08 Jul 2026 02:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-09 12:30:34.804978
• Title: ArtisanCAD: An Industrial-Level CAD Agent with Expert-Grounded Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: ArtisanCAD:知識を専門とする産業レベルのCADエージェント
• Abstract要約: 本稿では,知識蒸留を専門とする高度誘導型産業CADエージェントArtisanCADについて紹介する。 ArtisanCADの中核はCAD中間表現(CAD-IR)であり、実行可能な手続き表現である。 Text2CADベンチマークでは、CAD-IRは平均チャンファー距離を14.83ドルから9.88ドルに減らして中間プロンプトから生成を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.07760884362884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computer-aided design (CAD) for industrial components requires long-horizon procedural modeling, robust feature dependencies, editable parametric geometry, and production-grade B-Rep execution. Existing text-to-CAD methods have made promising progress in generating CAD programs from natural-language descriptions, but they still struggle when user prompts are ambiguous, underspecified, or only describe high-level design intent. They also rarely exploit expert procedural knowledge naturally available in industrial workflows, such as CATIA operation recordings, macro logs, drawing notes, and engineering descriptions. We present ArtisanCAD, a skill-guided industrial CAD agent with expert-grounded knowledge distillation. The core of ArtisanCAD is CAD intermediate representation (CAD-IR), an executable procedural representation that encodes parameters, ordered operations, MCP tool bindings, dependencies, generated entities, and verification rules. CAD-IR plays two key roles: it first serves as the carrier for distilling expert CAD procedures into reusable parameterized skills; then it provides a procedural scaffold that turns vague or intermediate-level prompts into complete executable CAD operations. ArtisanCAD retrieves expert-derived skills, instantiates and revises CAD-IR, executes the resulting procedure through a dedicated CATIA-MCP backend, and uses multi-view visual feedback for iterative refinement, and finally generates production-ready B-Rep models. On the Text2CAD benchmark, CAD-IR improves generation from intermediate prompts by reducing mean Chamfer Distance from $14.83$ to $9.88$, showing its ability to bridge ambiguous textual intent and executable CAD construction. On four complex automotive components, CAD-IR enables expert CATIA recordings to be distilled into reusable skills, allowing ArtisanCAD to generate editable CATIA-native B-Rep models for new variant requests.
• Abstract（参考訳）: 産業コンポーネントのためのコンピュータ支援設計(CAD)には、長期の手続きモデリング、堅牢な機能依存、編集可能なパラメトリック幾何、生産レベルのB-Rep実行が必要である。 既存のテキスト・トゥ・CAD手法は、自然言語による記述からCADプログラムを生成する上で有望な進歩を遂げてきたが、ユーザプロンプトが曖昧で、仕様が不明確で、高レベルな設計意図のみを記述している場合には、依然として苦戦している。 また、CATIAの運用記録、マクロログ、ドローイングノート、エンジニアリング記述など、産業ワークフローで自然に利用できる専門家の手続き的知識を活用することも稀である。 本稿では,知識蒸留を専門とする高度誘導型産業CADエージェントArtisanCADについて紹介する。 ArtisanCADの中核はCAD中間表現(CAD-IR)であり、パラメータ、順序演算、MPPツールバインディング、依存関係、生成されたエンティティ、検証ルールをエンコードする実行可能な手続き表現である。 CAD-IRは、まず専門的なCAD手順を再利用可能なパラメータ化スキルに蒸留するためのキャリアとして機能し、その後、曖昧または中間レベルのプロンプトを完全なCAD操作に変換する手続き的な足場を提供する。 ArtisanCADは、専門家由来のスキルを検索し、CAD-IRをインスタンス化し、修正し、専用のCATIA-MCPバックエンドを通じて実行し、反復的な改善のために多視点視覚フィードバックを使用し、最終的に生産可能なB-Repモデルを生成する。 Text2CADベンチマークでは、CAD-IRは平均的なChamfer Distanceを14.83ドルから9.88ドルに減らし、中間プロンプトから生成を改善する。 CAD-IRは4つの複雑な自動車部品で、専門家のCATIA録音を再利用可能な技術に蒸留し、ArtisanCADが編集可能なCATIAネイティブなB-Repモデルを作成できる。

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