ИИ-агент, который запоминает проект от сессии к сессии — и работает с BIM-моделью напрямую

Исследователи предлагают новый тест для языковых моделей: не болтовня в чате, а реальная работа с документацией. Они взяли среду BIM — строительного информационного моделирования, где всё завязано на IFC (открытый формат обмена моделями зданий). И проверили, может ли агент на базе LLM (большой языковой модели — той же GPT) не просто отвечать на вопросы, а выполнять задания, запоминая детали из прошлых сессий.

Главное достижение — агент научился извлекать данные из IFC-модели (например, сечения колонн, материалы стен) и удерживать контекст между разными запросами. На практике это значит: архитектор может один раз настроить агента на конкретный проект — и тот будет помнить нюансы, не путаясь в спецификациях при каждом новом запросе. Пока что это сценарий вроде «выбери все несущие стены этажа и сравни с типовым проектом» — то, что сегодня делается вручную через фильтры в BIM-среде.

Есть и слабое место: тест пока что лабораторный, с простыми моделями и чистыми данными. В реальной стройке IFC-модели часто «грязные» — с ошибками имён, дубликатами, нестандартными атрибутами. На них агент скорее всего споткнётся. Но сам вектор — запоминающая контекст автоматизация рутины в BIM — выглядит рабочим.