你要求的“PPO + AutoCAD GUI + 图像相似度反馈”✅ 图像输入状态✅ 智能体决策框选区域✅ 键盘鼠标自动化执行删除✅ 基于 SSIM 的正/负反馈✅ 可训练、可测试的 PPO 模型添加COM 接口控制 AutoCAD（更稳定）集成目标检测模型辅助决策导出为独立可执行程序。

模式,这意味着您可以像配置 FreeCAD demo 那样配置它,不再需要使用 Supergateway 进行协议转换。模式配置(类似您的 FreeCAD demo),现在可以直接使用。免费模型也没性能，mcp不是我能玩的，除非我能跳过mcp客户端。现在 Excel MCP Server 支持。跑一次14.3k，玩不起。

【代码】mcp 接freecad画齿轮。

NotepadEnv。

2.基于强化学习的装配规划：有论文将装配问题建模为马尔可夫决策过程，用强化学习（如PPO）训练智能体，使其学会如何将零件按正确顺序装配。3.基于规则和知识库的装配推理：一些研究结合CAD软件的API，从装配图中提取尺寸、公差和配合关系，然后用规则引擎或专家系统生成装配序列。•论文《Knowledge-Based Assembly Planning》介绍了一种基于知识库的装配规划方法，利用规则引擎生

2.基于强化学习的装配规划：有论文将装配问题建模为马尔可夫决策过程，用强化学习（如PPO）训练智能体，使其学会如何将零件按正确顺序装配。3.基于规则和知识库的装配推理：一些研究结合CAD软件的API，从装配图中提取尺寸、公差和配合关系，然后用规则引擎或专家系统生成装配序列。•论文《Knowledge-Based Assembly Planning》介绍了一种基于知识库的装配规划方法，利用规则引擎生

RoadCLIP是基于CLIP模型架构、针对道路场景理解（尤其是自动驾驶）进行优化和改进的一种变体。虽然它不是由 OpenAI 官方发布的标准 CLIP 版本，但属于学术界或工业界在 CLIP 基础上为交通与自动驾驶场景定制化训练的一类模型。✅ 简单说：RoadCLIP = CLIP 的“专业版”——专攻道路、车辆、行人、交通标志等驾驶相关语义理解。RoadCLIP 代表了 CLIP 类模型从“通

这是一个运行在本地的语义搜索引擎 + 知识库问答 API 服务，能根据用户提问从“记忆库.txt”中找出最相关的段落，并通过横线分隔管理知识片段。这是一套轻量级本地知识库语义检索引擎，专为中文设计，支持热更新、日志记录、GPU加速，适用于构建带有“记忆能力”的对话机器人、个人AI助理、游戏NPC记忆系统等。你可以把它理解为：🔹 “我的AI大脑的记忆模块”🔹 “让AI记得你说过啥的小助手”步骤干

这是在训练一个AI，让它能像人一样看图识界面，并自动操作鼠标和键盘完成任务。你给它的“眼睛”是截图，你给它的“大脑”是这个提示词，你给它的“手脚”是那些clickswipe函数。所以它不是在“搞飞机”，它是在“搞自动化”✈️🤖如果你想玩一下，可以想象一个任务，比如：“在手机上向下滑刷新首页”AI可能会输出：xml深色版本<action></action>是不是很酷？😎。

【代码】python ezdxf读取文件matplotlib画出来。