Aegis Software, un fornitore globale di software per l'esecuzione della produzione, la simulazione e la pianificazione, ha annunciato il supporto integrato per il Model Context Protocol (MCP) in Simio. Questa nuova capacità fornisce un modo standardizzato per applicazioni generative AI preferite e compatibili per lavorare con il software di simulazione ad eventi discreti e pianificazione avanzata di Simio. Utilizzando il linguaggio naturale, i team possono generare o raffinare la logica del modello, comprendere come funziona un modello Simio, risolvere errori, eseguire e analizzare esperimenti e indagare piani di produzione. Questo aiuta le persone nuove a Simio a iniziare più velocemente, consente agli utenti esperti di completare i compiti in modo più efficiente e fornisce ai team un modo più rapido per comprendere come le decisioni operative potrebbero funzionare prima di metterle in pratica.

Le capacità AI esistenti di Simio includono reti neurali integrate che possono imparare dai dati sintetici generati durante le esecuzioni di simulazione e applicare quell'apprendimento alle decisioni in tempo di esecuzione all'interno del modello di simulazione. Il nuovo supporto integrato per MCP completa queste capacità consentendo alle organizzazioni di collegare applicazioni generative AI preferite e compatibili, alimentate da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), a Simio.

“L'AI non è nuova per Simio. Simio ha unito AI e simulazione per anni”, ha dichiarato Jason Spera, CEO di Aegis Software. “Ciò che cambia con il nuovo supporto integrato per MCP è come i team possono lavorare con Simio. L'interazione alimentata da AI può consentire a più persone di contribuire, aiutare gli utenti esperti a lavorare più velocemente e permettere alle organizzazioni di trarre valore dalla simulazione e dalla pianificazione più rapidamente.”

Collegare l'AI a come funziona effettivamente l'operazione

I modelli linguistici di grandi dimensioni possono rispondere a una vasta gamma di domande, ma da soli non comprendono come una specifica fabbrica, ospedale, aeroporto o rete di distribuzione si comporterà quando la domanda cambia, una risorsa va in down o si verifica un'altra condizione. Simio cattura i processi, le risorse, le dipendenze, i vincoli e la variabilità che influenzano le prestazioni di queste operazioni.

Il supporto integrato per MCP di Simio fornisce un modo standardizzato per applicazioni generative AI compatibili per lavorare direttamente con Simio. I team possono utilizzare il linguaggio naturale per comprendere come funziona un processo, indagare la logica del modello, risolvere errori ed eseguire o analizzare esperimenti. Per la pianificazione e la programmazione, possono indagare i piani e i risultati, come quali ordini sono stati completati in ritardo e cosa hanno in comune quegli ordini. Le applicazioni AI possono anche generare o raffinare la logica del modello e attingere alla documentazione di Simio per rispondere alle domande sul software.

“L'interazione alimentata da AI può aiutare le persone a diventare produttive con la simulazione più rapidamente”, afferma Gregory Lang, senior director of engineering and DevOps, Aegis Software. “Immagina di unirti a un team che ha già costruito un modello di simulazione della sua operazione. Comprendere ciò che qualcun altro ha costruito richiede tempo. Con un'applicazione AI compatibile collegata tramite il supporto integrato per MCP di Simio, puoi rapidamente vedere come è strutturato il modello, farti spiegare la sua logica e fare domande sul suo comportamento. Gli utenti esperti possono utilizzare lo stesso collegamento per risolvere problemi e completare compiti comuni in modo più efficiente.”

Un approccio aperto all'AI

Il supporto integrato per MCP di Simio offre alle organizzazioni flessibilità nelle tecnologie AI che scelgono. Invece di richiedere un singolo fornitore di AI, le organizzazioni possono collegare applicazioni generative AI preferite e compatibili tramite il Model Context Protocol.

Simio supporta opzioni di connessione che includono Claude Code, Codex, GitHub Copilot CLI e OpenCode, oltre ad altre applicazioni generative AI compatibili con MCP. I team possono anche specificare istruzioni del modello che forniscono ulteriore contesto all'LLM quando interagiscono con Simio. Le istruzioni possono includere convenzioni di denominazione, regole di colore e terminologia preferita, aiutando ad allineare le interazioni AI con la struttura e le convenzioni di un modello individuale.

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