近日，MathWorks正式发布两款开源工具——MATLAB MCPServer与MATLAB Agentic Toolkit，使AI智能体能够基于确定性计算进行工程验证。这意味着，智能体可执行MATLAB工作流，并输出可验证、可追溯的工程结果。

作为专注于工程化系统设计的数学计算软件开发商，MathWorks今日宣布推出这两项新功能。借助MATLAB MCPServer与MATLAB Agentic Toolkit，并采用Model Context Protocol（MCP），AI智能体能够运行并优化MATLAB工作流。具体而言，智能体可编写MATLAB代码、在实时会话中执行代码、检查输出或错误，并通过迭代逐步逼近正确结果。而工程师的核心职责始终是验证结果、运用专业判断——这正是人机协作的关键。

这些新功能主要面向三类用户：MATLAB使用者、构建智能体驱动工作流的应用AI工程师，以及管理AI辅助工程环境的平台团队。其核心逻辑在于：通过直接在MATLAB中执行代码，智能体的推理基于确定性计算、数值分析与可执行模型。这标志着AI从概率性推理转向基于执行的结果，从而强化工程严谨性。工程师能够查看输出，与预期行为进行对比，并通过迭代优化工作流来验证结果——这些本就是工程开发的核心实践，并不新鲜，但实现后更为可靠。

CIMdata的AI实践总监Diego Tamburini对此评价道：“随着各组织在基于模型的设计与工程中采用智能体AI，重点正从代码生成转向在成熟的多学科工具链中实现可靠执行。工程师仍然负责定义问题、验证成果并保持监督，而AI智能体则越来越多地承担迭代性和重复性任务，从而提升人员的效率与效能。这进一步凸显了人在环工作流的重要性：真实的执行与验证为AI驱动的工程流程奠定了信任基础。”这段话揭示了关键：AI负责重复性劳动，人类负责把关，这正是工程领域的合理分工。

MATLAB MCPServer与MATLAB Agentic Toolkit均为开源软件包，这意味着开发者与组织可在各自环境中检查、扩展并集成与MATLAB结合的智能体工作流。支持的智能体工具包括Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex、Gemini CLI等。这实现了跨多种AI智能体框架的互操作性，并使MATLAB成为新兴智能体工程生态系统的基础架构。可以说，这使MATLAB占据了整个AI工程生态的核心地位。

MathWorks生成式AI产品经理Seth DeLand指出：“当AI智能体能够直接与用于设计、仿真和分析的工具交互时，它们在工程领域中的效率最高。通过让智能体执行并迭代MATLAB工作流，我们将AI驱动的迭代与工程师用于开发验证的同一计算环境连接起来。这使团队能够在一致的工程框架内，从LLM生成的代码迈向可执行、可测试的结果。”简而言之，就是让AI在工程师的“主场”工作，产出的结果直接可用、可测、可验证。