DReS Robot Cell Simulator - AI Agent Finds the Collisions of a Robot Station with One Prompt (YouTube, Englisch)
DReS Robot Cell Simulator - KI-Agent findet die Kollisionen einer Roboterstation mit einem Prompt (YouTube, Deutsch)

Fenster KI-Agent (AI Agent) API / CLI

Finde alle möglichen Kollisionen der geöffneten Station: Basislauf, Arbeitsbereiche, Verriegelungen prüfen, dann einen Plan für den Robustheitstest mit Live 3D schreiben und ausführen. Gib mir den Bericht.

Die zweite Registerkarte neben dem Message Window (unten, KI-Symbol) ist ein Chat mit einem KI-Agenten. Sie schreiben, was der Agent tun soll, z. B. „Simuliere die Station und finde alle möglichen Kollisionen“; ein Sprachmodell plant die Schritte und nutzt die Befehle des Simulators wie die Schaltflächen, ohne Dialoge. Der Chat zeigt Ihre Nachrichten, die Antworten des Agenten und jeden Befehl mit seinem Ergebnis.

Die Schaltflächen Neuer Chat, Einstellungen, Senden und Stopp haben eine Breite, so dass der rechte Rand des Gesprächs und des Nachrichtenfelds gleich ist.

Der Agent arbeitet: die Statuszeile zeigt den Schritt und den Fortschritt der Simulation (Claude Code arbeitet... (Schritt 3) - Simulation läuft: Zyklus 1 / 1); jeder Befehl des Agenten mit seinem Ergebnis

Antwort live: bei allen drei Verbindungswegen (A, B, C, siehe Einrichtung) erscheint die Antwort Wort für Wort, während das Modell sie schreibt. Ist ein Textblock fertig, wird er formatiert angezeigt (fett, Listen, Code). Denkblöcke des Modells (thinking) werden unterstützt: sie bleiben im Gespräch und gehen an das Modell zurück, werden aber nicht angezeigt.

Tabellen in den Antworten des Agenten (Markdown-Tabellen, z. B. die Taktzeiten der Roboter) werden mit ausgerichteten Spalten in einer Schrift fester Breite angezeigt, so dass die Zahlen untereinander stehen.

Eine vollständige Antwort: Taktzeit der Station, Tabelle der Taktzeiten der Roboter (ausgerichtete Spalten), Wartezeiten, ein Wettlauf der Anforderungen in Bereich 1, Kontakte und die nicht simulierten Programme; Statuszeile Kontext 40 % (grün) und die Tokens des Chats

Verbrauch in der Statuszeile: nach der ersten Antwort zeigt die Statuszeile Kontext NN % – wie voll das Kontextfenster des Modells bei der letzten Anfrage war (Einstellung Kontextfenster [Tokens]) – und die Tokens dieses Chats (ein, aus), wahlweise mit (NN % des Limits) der Einstellung Token-Limit pro Chat. Die Farben wie im Fenster von Anthropic: grün unter 60 %, orange unter 85 %, rot ab 85 %. Bei Rot einen Neuen Chat beginnen – ein voller Kontext macht den Agenten langsamer und ungenauer. Das Limit ist nur ein Hinweis, der Agent hält nicht an.

Wechsel des Anbieters oder des Modells: ein neuer Anbieter oder ein neues Modell (in den Einstellungen) beginnt immer einen neuen Chat – die Token-Zähler beginnen bei null. Wird während der Arbeit des Agenten gewechselt, wird die laufende Aufgabe zuerst beendet; der neue Chat beginnt, sobald der Agent fertig ist.

Nachrichten während der Arbeit des Agenten: eine Nachricht, die gesendet wird, während der Agent arbeitet, wartet in einer Warteschlange ((in der Warteschlange - wird gesendet, wenn der Agent fertig ist; …)) und wird gesendet, wenn der Agent fertig ist; Stopp beendet das Warten. Ausnahme bei den Wegen A und C (API): wartet der Agent auf das Ende der Simulation, beendet Ihre Nachricht dieses Warten und geht sofort an den Agenten ((an den Agenten gesendet, während er auf die Simulation wartet)). Der Agent führt sie aus – z. B. das Ausblenden der Bahnen wirkt während der Simulation – und wartet danach wieder. Die Simulation läuft weiter. Bei Weg B (Claude Code) wartet die Nachricht immer in der Warteschlange. Die Befehle im Chat (/help, /reload und die direkten Befehle des Simulators) warten nie – sie wirken sofort.

Frage vor den ersten echten Daten: ist der anonyme Modus aus, wird die erste Nachricht einer DReS-Sitzung, die an das Modell ginge, zurückgehalten, und der Chat fragt (orange Frage), ob die echten Daten der Zelle gesendet werden dürfen. Antwort im Chat: YES (auch JA / TAK) – echte Daten senden (nur einmal pro Sitzung gefragt); ANON – den anonymen Modus einschalten und die Daten anonymisiert senden; NO (NEIN / NIE) – abbrechen, nichts wird gesendet. Ein anderer Text ergibt Bitte mit YES (JA), ANON oder NO (NEIN) antworten. Die lokalen Befehle (/help, /status …) wirken auch, während die Frage wartet. Die Frage lässt sich in den Einstellungen abschalten: Kontrollkästchen Vor dem ersten Senden echter Daten fragen (YES / ANON / NO) (im Simulator standardmäßig an, siehe Einstellungen).

Schriftgröße des Gesprächs und des Nachrichtenfelds: Strg + Mausrad, Strg+Plus / Strg+Minus oder das Kontextmenü (Größere Schrift, Kleinere Schrift), 7 … 32 pt. Die Größe wird gespeichert (Einstellung RCS_Group/AiChat_FontSize).

Die Registerkarten des unteren Bereichs (Meldungsfenster / KI-Agent) haben ihre Titel oben; die Registerkarte des Agenten trägt das KI-Symbol.

Begrüßung: bei jedem Öffnen des Plugins und nach Neuer Chat zeigt der Chat eine kurze Zeile mit einem Link zu dieser Dokumentation und dem Hinweis /help eingeben.

Die Registerkarte KI-Agent nach Neuer Chat: Begrüßungszeile mit dem Link zu dieser Dokumentation

Befehle im Chat (sie wirken lokal – ohne Anfrage an das Modell, ohne Lizenz und ohne API-Schlüssel):

• /help – eine kurze Übersicht: was der Agent macht, Beispiele für Nachrichten, die Befehle, die aktuelle Verbindung (Anbieter), den Pfad des Protokolls des Agenten und ein Link zu dieser Dokumentation.

/help: was der Agent macht, Beispiele, die Befehle, die Verbindung und das Protokoll

• /reload (auch Wissen neu laden, reload knowledge, przeładuj wiedzę, odśwież wiedzę) – lädt die Wissensdateien neu. Der Chat zeigt einen Eintrag mit der Zusammenfassung (Anzahl der Dateien, Zeichen, Tokens, fehlende Dateien). Das Gespräch bleibt erhalten.
• /anonymous on | off (auch /anon on | off) – schaltet den anonymen Modus ein oder aus (ein neuer Chat beginnt); /mode – zeigt den Modus und, wenn er an ist, den Schlüssel R1 = 0001R01, ….
• Direkte Befehle des Simulators – jede andere Nachricht, die mit / und einem Buchstaben beginnt, ist ein Befehl der Befehls-API und wird sofort im Programm ausgeführt: ohne Modell und ohne Tokens, auch während der Agent arbeitet (ohne Warteschlange). Syntax: /name schlüssel=wert … (Werte true / false, Zahlen, Text; Text mit Leerzeichen in Anführungszeichen, z. B. name="R06 UP42") oder /name {json}. Beispiele:
  • /status, /set – Zustand des Simulators, Einstellungen;
  • /run folge=125 loops=1 sps=false – startet die Simulation;
  • /view programPaths=false recordedPath=false – blendet die Bahnen in der 3D-Ansicht aus;
  • /zones_view show=true overlapOnly=false – zeigt die Arbeitsbereiche einschließlich der grünen (Bereiche nur eines Roboters);
  • /robot {"robot":"R06","goto":"UP42/P17"} – dasselbe als JSON.
  Die JSON-Antwort erscheint im Gespräch (ein Fehler in Rot); das Protokoll des Agenten erhält einen Eintrag direct mit Befehl und Antwort. Befehle, die etwas ändern, benötigen die Lizenz API / CLI, wie in der Befehls-API. /ai_chat ist im Chat nicht verfügbar. Liste der Befehle und ihrer Parameter: Befehls-API.

Direkter Befehl /set: der Simulator antwortet sofort (JSON) – ohne Modell, ohne Tokens

Werkzeuge des Agenten: rcs_command – jeder Befehl der Befehls-API, ausgeführt im Simulator selbst (ohne Pipe, ohne Fenster); wait_until_idle – wartet, bis Laden, Vorbereitung, Simulation und Robustheitstest beendet sind; read_doc – liest die Seiten doc\rcs_*.html dieser Dokumentation (z. B. rcs_api, bevor er einen unbekannten Befehl nutzt). Schritte pro Nachricht in den Einstellungen begrenzt die Anzahl der Befehle für eine Nachricht. Eine Datei, die der Benutzer nennt („lade mein Beispiel“, „die letzte Simulation“), findet der Agent in der Liste der zuletzt geladenen Simulationen (Befehl recent_files) – er durchsucht nicht die Festplatte.

Anweisungen des Agenten: <Installation>\template\RCS\AIAgent\rcs_agent_instructions.md (die Standard-Wissensdatei; anpassbar oder durch eigene Dateien ergänzbar). Der Standardablauf alle möglichen Kollisionen finden:

1. Zustand des Simulators (bei Bedarf die Station laden),
2. Werkzeugmodelle an den Robotern (nur auf Wunsch des Benutzers: tool_model, Prüfung mit robot goto in einem Schweißpunkt, siehe Werkzeuge an den Robotern),
3. Zuerst HOME: vor jeder Simulation eines Programms / einer Folge fahren alle Roboter mit Folge 125 nach HOME (run folge=125 loops=1 sps=false, auf das Ende warten); erst danach der eigentliche Lauf – sonst beginnen die Taktzeiten an zufälligen Positionen,
4. Lerndurchlauf: 1 normaler Takt, Taktzeit und Reihenfolge der Roboter,
5. Wettläufe der Anforderungen und die in das SPS-Programm eingefügten Bausteine Interlock priority,
6. Arbeitsbereiche und Check interlocks (MISSING, LATE, EARLY, ...),
7. Robustheitstest mit Live 3D und einem vom Agenten erstellten Plan für die riskanten Stellen,
8. Runde 2, wenn noch Stellen ungeprüft sind,
9. Bericht: Taktzeit, Wettläufe, jede Kollisionsstelle mit ihrer Ursache, was nicht getestet werden konnte.

Der Agent antwortet immer auf jede Nachricht – auch wenn sich etwas nicht machen lässt: dann sagt er, warum (z. B. die Arbeitsbereiche sind noch nicht berechnet). Die Anweisungen enthalten ein Wörterbuch der Anzeige, damit der Agent dieselben Begriffe wie die 3D-Ansicht verwendet: grüne Bereiche = Bereich nur eines Roboters, gelbe = gemeinsamer Bereich mit Verriegelung, rote = gemeinsamer Bereich ohne Verriegelung; Bahnen in den Farben der Verriegelungen, Beschriftungen. Die Bereiche müssen zuerst berechnet werden (Befehl zones) – nicht während der Simulation.

Lizenz: das Fenster benötigt die Zusatzlizenz API / CLI (L_248_API). Ohne sie werden die Nachrichten abgewiesen und die Gruppe der Verbindung in den Einstellungen ist gesperrt (/help und /reload wirken trotzdem; für die direkten Befehle gelten die Regeln der Befehls-API).

Anonymer Modus

Im anonymen Modus sieht das Modell die Namen der Zelle nicht: der Simulator ersetzt sie durch Kennungen, bevor ein Text an das Modell geht, und setzt in das, was vom Modell kommt, die echten Namen wieder ein. Die Studie läuft wie gewohnt – der Agent simuliert, prüft und berichtet mit R1, R2 … statt der Roboternamen.

Das Umschalten des Modus beginnt einen neuen Chat. Solange der Modus an ist, zeigt die Statuszeile anonym in Grün.

In beide Richtungen: die Antworten der Befehle und Ihre Nachrichten gehen mit den Kennungen an das Modell; die Befehle des Modells (z. B. {"cmd":"robot","robot":"R2","goto":"UP42/P5"} oder {"cmd":"load","file":"<file 1>"}) kommen mit den echten Namen in den Simulator zurück; die Antwort des Agenten wird Ihnen mit den echten Namen gezeigt. Die Zeilen der Werkzeuge im Chat zeigen, was das Modell gesehen hat.

Alle Verbindungen: Anthropic API (A), Claude Code (B) und VW LLMaaS / OpenAI-kompatible API (C). Bei Claude Code erhält der MCP-Server VeRa die Umgebungsvariable DRES_AI_ANON=1 und fügt jedem Befehl des Simulators "anon": true hinzu; in diesem Modus darf Claude Code keine Dateien lesen (kein Read, Grep, Glob – die Dateien enthalten die echten Namen).

Geschwindigkeit: die Simulation selbst wird nicht verändert und nicht langsamer – übersetzt wird nur der Text der Befehle und Antworten (Bruchteile einer Millisekunde). Der Schlüssel (echter Name ↔ Kennung) bleibt nur im Speicher des Simulators.

Ist der Modus aus, fragt der Chat vor den ersten echten Daten (YES / ANON / NO, siehe Frage vor den ersten echten Daten).

Einrichtung Schritt für Schritt

Ihr eigener Zugang zum KI-Modell: Der Agent nutzt Ihr Konto oder Ihren API-Schlüssel (Anthropic, ein OpenAI-kompatibler Dienst wie VW LLMaaS / Azure OpenAI, Ihr eigenes claude.ai-Konto) oder ein lokales Modell. Die Nutzung des Modells bezahlen Sie direkt bei Ihrem KI-Anbieter im Rahmen Ihres eigenen Vertrags – DReS berechnet keine KI-Gebühren und setzt keine eigenen Nutzungsgrenzen.

Wählen Sie einen der drei Wege, den Agenten mit einem Sprachmodell zu verbinden. Für alle wird die Lizenz API / CLI benötigt.

A. Anthropic API (Claude) – mit API-Schlüssel

1. console.anthropic.com öffnen und ein Konto anlegen. Unter Settings > Billing Guthaben kaufen: Sie zahlen nach Verbrauch. Die API gehört nicht zu einem Abo Claude Pro / Max.
2. Settings > API Keys > Create Key. Den Schlüssel (sk-ant-...) kopieren – er wird nur einmal angezeigt.
3. Im Simulator: Extras > Einstellungen... > KI-Agent. Anbieter: Anthropic API (Claude), den Schlüssel in API-Schlüssel / Token einfügen. Modell: leer = claude-sonnet-5-5; claude-opus-5-5 ist genauer und teurer. OK.
4. Registerkarte KI-Agent: /help eingeben, dann Ihre Nachricht, z. B. „Simuliere die Station und finde alle möglichen Kollisionen“.

B. Claude Code – Ihr eigenes claude.ai-Konto (Pro / Max), ohne API-Schlüssel – nur für die eigene Nutzung

1. Claude Code installieren (claude.com/claude-code).
2. Anmelden – vor der ersten Nutzung und wenn die Sitzung abgelaufen ist: das vom Simulator gestartete Programm claude.exe hat eine eigene Anmeldung, unabhängig von der Desktop-Anwendung Claude. Ein Terminal öffnen (z. B. cmd oder PowerShell), claude starten, mit /login anmelden (Ihr claude.ai-Konto) und mit /exit schließen. Fehlt die Anmeldung oder ist sie abgelaufen, zeigt der Chat Failed to authenticate… und einen roten Hinweis mit diesen Schritten – anmelden und die Nachricht noch einmal senden.
3. Python 3 muss installiert sein – es startet den MCP-Server AIAgent\vera_mcp.py (wird automatisch gefunden, siehe Python unten).
4. Im Simulator: Extras > Einstellungen... > KI-Agent:
   • Befehls-API des Robot Cell Simulator für den KI-Agenten und Skripte einschalten (Pipe DReS_RCS_API) – Claude Code steuert den Simulator über den MCP-Server VeRa;
   • Anbieter: Claude Code - Ihr claude.ai-Konto (nur eigene Nutzung);
   • Programm Claude Code und Python: werden beim ersten Öffnen der Einstellungen automatisch ausgefüllt; prüfen oder die Datei mit der Schaltfläche neben dem Feld wählen;
   • Modell: leer = Standard von Claude Code (z. B. sonnet oder opus); OK.
5. Registerkarte KI-Agent: Ihre Nachricht schreiben.

So funktioniert es: die erste Nachricht eines Chats startet claude -p --input-format stream-json --output-format stream-json --include-partial-messages ... mit dem MCP-Server VeRa (Werkzeuge rcs und status); die weiteren Nachrichten gehen an diesen laufenden Prozess. Die Wissensdateien gehen als zusätzliche Anleitung mit (--append-system-prompt-file), die Dokumentation doc\ kann gelesen werden (Werkzeug Read). Das Gespräch geht weiter (--resume); Neuer Chat beginnt einen neuen Prozess und eine neue Sitzung. Die Tokens kommen aus dem Limit Ihres Abos; die Statuszeile zeigt die verbrauchten Tokens.

C. VW LLMaaS oder eine andere OpenAI-kompatible API

1. Extras > Einstellungen... > KI-Agent, Anbieter: OpenAI-kompatible API.
2. Adresse: die Adresse aus dem LLMaaS-Portal (.../chat/completions); API-Schlüssel / Token: Ihr Token.
3. Header des Schlüssels: Authorization (Bearer-Token, Standard) oder api-key (Azure OpenAI).
4. Modell: ein Modell aus der LLMaaS-Liste, z. B. claude-sonnet-4.6 oder gpt-5.1; OK.
5. Daten: nur Confidential oder niedriger (siehe Datenschutz unten).

Extras > Einstellungen... > KI-Agent: Anbieter Claude Code, Programm Claude Code und Python mit den Schaltflächen zur Dateiauswahl, Adresse, Schlüssel, Header, Modell, Schritte, Kontextfenster, Token-Limit, Wissensdateien (Hinzufügen..., Entfernen, Standard, Wissen neu laden), Dokumentation unten links

Einstellungen (Extras > Einstellungen... > KI-Agent, Gruppe Fenster des KI-Agenten (Registerkarte neben den Meldungen) – Verbindung zum Modell):

Guthaben und Kosten (Weg A): das restliche Guthaben steht nur in console.anthropic.com > Billing; Verbrauch und Kosten in Console > Usage / Cost. Über die API sind sie nur mit einem Administrationsschlüssel der Organisation (sk-ant-admin...) lesbar, nicht mit dem normalen API-Schlüssel – der Simulator liest sie nicht. Im Fenster: die Tokens des Chats in der Statuszeile und jede Anfrage im Protokoll des Agenten.

Das Wissen wird einmal gelesen – mit der ersten Nachricht, mit Wissen neu laden, /reload oder OK in den Einstellungen – und bleibt zwischen den Anfragen gleich. Der Anbieter kann so seinen Prompt-Cache nutzen; lange Anleitungen kosten weniger. Eine geänderte Datei wirkt erst nach /reload oder Wissen neu laden.

Feste Systemanweisung: die an das Modell gesendete Anweisung enthält nur die Wissensdateien – keine veränderlichen Daten der Szene (Anzahl der Roboter, Zustand). Den aktuellen Zustand liest der Agent selbst mit dem Befehl status. So bleibt die Anweisung im ganzen Chat gleich und der Prompt-Cache wirkt. Nach /reload oder einer Änderung des Wissens werden die Denkblöcke des Modells (thinking) der früheren Antworten aus dem Verlauf entfernt (sie sind für die alte Anweisung signiert – die API würde mit HTTP 400 Invalid signature in thinking block antworten); das Gespräch selbst bleibt erhalten.

Protokoll des Agenten: %TEMP%\dres_rcs_agent\ai_agent_JJJJMMTT.log (eine Datei pro Tag). Es enthält jeden Eintrag des Gesprächs, die Befehle und die vollständigen Ergebnisse der Werkzeuge (das Fenster zeigt nur eine Kurzform), HTTP-Fehler mit dem Text der Antwort und bei Claude Code das Endergebnis, seine Fehlerausgabe (stderr) und den Exit-Code. /help zeigt den Pfad. Im Ordner %TEMP%\dres_rcs_agent liegen auch die Arbeitsdateien des Anbieters Claude Code (mcp_vera.json – der MCP-Server VeRa, rcs_agent_prompt.md – die Anweisungen des Agenten); sie werden für jede Nachricht neu geschrieben.

Probleme (Einzelheiten im Protokoll des Agenten):

Skript / API: Befehl ai_chat (message, newChat, stop, last, anonymous – Antwort busy, transcript, anonymous, consentPending), siehe Befehls-API. Weitere KI-Wege: anonymisierte Studie für einen KI-Assistenten, das Fenster KI-Agent des Editors (dieselbe Verbindung) und VeRa (Sprachsteuerung, KI-Assistent über MCP).