本文介绍了使用VS Code和Blender搭建智能家居仿真系统的流程。主要内容包括：1）安装Augment扩展和Blender软件；2）通过对话式编程创建房间模型及控制逻辑；3）在Blender中导入Python脚本进行仿真验证；4）展示最终实现的家居自动化交互效果。文章还对比了Augment与其他AI编程工具的优缺点，指出底层大模型能力对开发效率的关键影响。该系统可帮助提前发现智能家居设计中的

本文介绍了使用VS Code和Blender搭建智能家居仿真系统的流程。主要内容包括：1）安装Augment扩展和Blender软件；2）通过对话式编程创建房间模型及控制逻辑；3）在Blender中导入Python脚本进行仿真验证；4）展示最终实现的家居自动化交互效果。文章还对比了Augment与其他AI编程工具的优缺点，指出底层大模型能力对开发效率的关键影响。该系统可帮助提前发现智能家居设计中的

参考官方文档编译并安装。

试用了chatTTS官网推荐的https://voicv.com/voice-cloning进行语音克隆，发现生成的音频效果很差，无法使用。合成的语音比较完整，有点声音克隆的效果，但是声音忽高忽低，音色也不固定，一段文字，前半部分和后面感觉不像是同一个人说的。这个生成的内容和cosyvoice一样，中间有缺失，而且缺失的地方是一致的，不知道二者底层是否使用的是同样的处理逻辑；以上步骤繁琐复杂，可以

受资源限制，本次只测试meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。升级transforms至4.43.1后解决。于是改用魔搭社区提供的版本。

参考官方文档：https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/introduction/由于想测试通过LangGraph编排让大模型调用工具，所以首先查询支持Function Calling的大模型:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-function-calling使用云服务商提供的大模型

初次打包需要下载一些依赖包，需要能够连接到github。

受资源限制，本次只测试meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct。升级transforms至4.43.1后解决。于是改用魔搭社区提供的版本。

测试时发现，刚开始逻辑简单的时候，大模型给出的代码闭着眼睛去应用就可以，但是后面一旦逻辑加的越来越多的，大模型给出的修改代码一定要仔细检查一下。参考下图创建一个小程序项目，推荐使用智能创建，可以使用自然语言描述一下这个小程序的页面具体布局，实现的功能等，然后这里会调用腾讯的混元大模型自动创建一个项目，会生成基本的页面布局，以及一部分页面逻辑。3、如果发现当前使用的大模型不能满足需求，可以尝试切换为

测试时发现，刚开始逻辑简单的时候，大模型给出的代码闭着眼睛去应用就可以，但是后面一旦逻辑加的越来越多的，大模型给出的修改代码一定要仔细检查一下。参考下图创建一个小程序项目，推荐使用智能创建，可以使用自然语言描述一下这个小程序的页面具体布局，实现的功能等，然后这里会调用腾讯的混元大模型自动创建一个项目，会生成基本的页面布局，以及一部分页面逻辑。3、如果发现当前使用的大模型不能满足需求，可以尝试切换为