news 2026/9/30 9:31:19

TiaLink:给你的智能体一双操作博途的手

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
TiaLink:给你的智能体一双操作博途的手

过去一年,AI Agent 最明显的变化,是它开始从“会回答问题”变成“会操作软件”。

它可以打开终端、修改代码、运行测试、读取文件、调用 API,甚至自己完成一次完整的软件开发流程。

但在工业自动化领域,一个非常现实的问题始终存在:

AI Agent 会写代码,但它不会真正“操作博途”。

  • 它可以生成一段 SCL,却不能因此自动把 PLC 硬件插进正确的槽位;
  • 它可以告诉你应该配置什么 IP,却不能直接把网络组态完成;
  • 它可以生成 HMI 代码,却不能真正打开工程、修改画面并验证;
  • 它可以分析一个 PLC 程序,却不能把修改后的程序放回 TIA Portal 编译、下载和测试。
    问题并不是 Agent 不够聪明。

而是——

它缺少一双手。

TiaLink,就是为这件事而来。

0、AI Agent 的下一步,不只是“生成”,而是“执行”

如果把传统 AI 编程方式画成一条链:

需求 ↓ AI ↓ 生成代码 ↓ 人工复制 ↓ 打开开发工具 ↓ 人工修改 ↓ 人工编译 ↓ 人工测试

那么 Agent 真正成熟之后,应该变成:

需求 ↓ AI Agent ↓ 理解工程 ↓ 调用工具 ↓ 修改工程 ↓ 编译 ↓ 测试 ↓ 根据结果继续修改 ↓ 完成任务

在软件开发领域,这种模式已经越来越自然。

Agent 可以调用 shell、Git、编译器、测试框架、数据库以及各种开发工具。

但工业自动化软件有一个特殊之处:

工程师真正工作的地方,并不只是代码编辑器,而是 TIA Portal 本身。

硬件组态、网络配置、PLC 程序、HMI、编译、仿真……这些能力都集中在工程环境里。

因此,如果 AI Agent 不能进入 TIA Portal,它实际上只拥有“PLC 编程知识”,却没有真正操作 PLC 工程的能力。

TiaLink 解决的正是这一层。

1、TiaLink 到底是什么?

TiaLink 可以理解为:

AI Agent 操作 TIA Portal 的 “手”。

它运行在客户自己的 Windows 机器上,在本机连接正在使用的 TIA Portal 工程。

整体关系非常简单:

┌───────────────────────────────┐ │ AI Agent │ │ │ │ WorkBuddy / DSH / Codex / │ │ Claude Code / 其他 Agent │ └───────────────┬───────────────┘ │ │ Tool Calls ▼ ┌───────────────┐ │ TiaLink │ │ │ │ Agent ↔ TIA │ └───────┬───────┘ │ ▼ ┌───────────────┐ │ TIA Portal │ │ │ │ Hardware │ │ Network │ │ PLC │ │ HMI │ │ Simulation │ └───────────────┘

Agent 不需要理解 TIA Portal 的每一个界面操作。

它只需要知道:

“我现在有哪些工具可以调用。”

剩下的事情,由 TiaLink 完成。

2、它不是另一个 AI,而是 Agent 的执行层

TiaLink 一个非常重要的设计,是:

它不绑定 AI 模型,也不绑定某一个 Agent。

这意味着 TiaLink 本身不是一个聊天机器人。

它也不是:

“打开一个网页,然后在网页里问 AI PLC 问题。”

恰恰相反。

它更像一个工业软件的Tool Layer / Execution Layer。

例如:

Claude Code │ ├── read_project() ├── configure_hardware() ├── configure_network() ├── create_plc_block() ├── compile() └── simulate() │ ▼ TiaLink │ ▼ TIA Portal

因此,未来无论 Agent 使用什么模型,都可以复用这一层能力。

这也是 TiaLink 和一个普通“PLC AI 助手”非常不同的地方。

AI 是大脑。

TiaLink 是手。

TIA Portal 才是真正执行工程操作的环境。

3、第一件事:让 Agent 直接组态硬件

传统的 AI PLC 编程,很容易停留在:

“帮我生成一个 S7-1500 的程序。”

但真实工程往往不是这么简单。

你首先需要决定:

  • 使用什么 CPU
  • 需要哪些 DI/DO 模块
  • 模块插在哪个槽位
  • 网络接口怎么配置
  • PROFINET IO 怎么组织
  • 设备之间如何连接
    这些工作通常需要工程师进入 TIA Portal,一步一步完成。

有了 TiaLink,Agent 可以从自然语言需求出发:

使用 CPU 1513-1 PN,增加一个 16DI、一个 16DO 和一个模拟量模块。

Agent 不只是告诉你应该怎么做。

而是可以进一步调用 TiaLink,在真实工程中完成硬件组态。

这意味着:

自然语言 → 工程操作

第一次真正连接起来了。

4、第二件事:让 Agent 配置工业网络

网络组态同样如此。

例如:

建立一个 PROFINET 网络,CPU 使用 192.168.10.1,两个远程 IO 分别使用 192.168.10.11 和 192.168.10.12。

过去,这意味着:

打开 TIA Portal ↓ 找到设备 ↓ 进入网络视图 ↓ 建立连接 ↓ 设置 IP ↓ 检查 IO System ↓ 确认配置

而对于 Agent 来说,它可以把这变成一个工具调用。

于是:

自然语言需求 ↓ Agent 理解网络拓扑 ↓ TiaLink ↓ TIA Portal 网络组态

这一步非常重要。

因为它意味着 Agent 开始理解的,不再只是“PLC 程序”。

而是整个PLC 工程。

5、第三件事:从需求直接进入 PLC 程序

当然,PLC 编程仍然是核心能力。

例如:

做一个自动门控制程序。
有开门按钮、关门按钮、开到位、关到位和急停。
开门和关门必须互锁。

Agent 可以生成 SCL 程序(生成梯形图需要我们额外的产品支持)。

但真正有价值的地方在于:

程序生成之后,不需要工程师再手工复制粘贴。

Agent 可以继续通过 TiaLink:

生成 SCL ↓ 创建 / 修改程序块 ↓ 写入 TIA Portal ↓ 编译 ↓ 读取编译结果 ↓ 发现错误 ↓ 修改程序 ↓ 再次编译

这就从:

AI 写代码

变成了:

AI 完成一次 PLC 工程任务。

这两者之间,其实存在巨大的差别。

6、第四件事:让 Agent 开始“画”HMI

PLC 程序只是自动化项目的一部分。

真实项目还需要 HMI。

例如一个自动门项目可能需要:

┌──────────────────────────┐ │ 自动门控制 │ │ │ │ 门状态: ● 已关闭 │ │ │ │ 开门 [按钮] │ │ 关门 [按钮] │ │ │ │ 故障: 正常 │ └──────────────────────────┘

传统流程是工程师自己打开 WinCC Unified,建立画面、变量和控件。

而 TiaLink 的目标,是让 Agent 也能够参与这一过程。

根据既定规范批量生成:

  • Unified 画面
  • 变量
  • 控件
  • 相关配置
    这样,Agent 的工作范围就从:

PLC Code

进一步扩展到了:

PLC + HMI + 工程配置。

7、第五件事:真正重要的——让 Agent 自己测试

生成代码只是开始。

真正的软件工程,需要验证。

这也是 TiaLink 最有意思的一部分:

仿真测试。

Agent 可以启动 PLCSIM 虚拟 CPU,然后:

生成程序 ↓ 写入 TIA Portal ↓ 编译 ↓ 启动仿真 ↓ 下载程序 ↓ 运行测试场景 ↓ 读取结果 ↓ 判断是否通过

例如自动门:

初始状态:门关闭 测试 1: 按下开门按钮 → 电机正转 → 门打开 测试 2: 门到达开到位 → 电机停止 测试 3: 按下关门 → 电机反转 测试 4: 开门过程中按下关门 → 检查互锁 测试 5: 触发急停 → 检查输出

如果测试失败,Agent 还可以继续修改程序。

于是,一个完整的闭环出现了:

需求 ↓ 生成 ↓ 组态 ↓ 编译 ↓ 仿真 ↓ 验证 ↓ 发现问题 ↓ 修改 ↓ 再次验证

这已经不再是传统意义上的“AI 辅助编程”。

而更接近:

AI Agent 驱动的自动化工程

8、还有一个容易被忽略的能力:逆向理解老项目

工业自动化有一个非常现实的问题:

很多项目不是从零开始的。

你接手的可能是一个运行了十年的项目。

可能存在:

  • 没有完整注释
  • 命名不规范
  • 文档缺失
  • 程序块数量庞大
  • 原作者已经离职
  • 项目长期经过多人修改
    这时候,Agent 首先需要解决的不是“写程序”。

而是:

先把这个项目看懂。

TiaLink 可以让 Agent 读取已有工程,然后进一步完成逆向分析。

例如:

已有 TIA 项目 ↓ Agent 读取工程 ↓ 分析 PLC Blocks ↓ 分析 I/O ↓ 分析程序结构 ↓ 分析调用关系 ↓ 生成文档

最终可以形成:

  • 块说明
  • I/O 表
  • 程序结构
  • 功能说明
  • 工程文档
    这对于老旧项目维护尤其有价值。

不是只有“新项目自动生成”才需要 AI。

很多时候,真正困难的问题是:

让 AI 看懂过去十年积累下来的工业项目。

9、为什么一定要本地运行?

工业自动化项目与普通软件项目有一个非常大的区别:

工程数据往往不能离开现场。

PLC 项目里可能包含:

  • 工厂设备信息
  • 网络配置
  • IP 地址
  • PLC 程序
  • HMI 画面
  • 工艺逻辑
  • 设备参数
  • 企业知识
    因此,把整个 TIA 项目上传到云端,再让云端服务操作,是很多企业无法接受的方案。

TiaLink 的设计恰恰相反:

┌─────────────────────────────┐ │ 客户本地电脑 │ │ │ │ AI Agent │ │ ↓ │ │ TiaLink │ │ ↓ │ │ TIA Portal │ │ ↓ │ │ 本地工程 │ │ │ └─────────────────────────────┘ 工程数据不出厂区

TiaLink 的组件运行在客户自己的机器上,工程数据不经过外部服务。

这并不是一个附加卖点。

对于工业客户来说,它可能是Agent 能否进入生产现场的前提条件之一。

10、一次启动,Agent 可以反复使用

TiaLink 并不是让 Agent 每次操作都重新打开一套环境。

它的工作方式更接近一个本地常驻的工程能力层:

启动 TiaLink ↓ 连接当前 TIA Portal 工程 ↓ Agent 反复调用 ↓ 读取 修改 编译 测试 验证

基本工作流程是这样:

  1. 在本机启动 TiaLink,连接当前博途工程;
  2. Agent 通过 TiaLink 反复操作工程;
  3. 每次调用在博途中执行并返回结果。
    最终形成一种新的工作方式:

人负责目标和决策,Agent 负责执行大量工程操作。

11、从“AI 编程”到“AI 工程”

这可能是 TiaLink 最值得讨论的地方。

过去我们说:

AI 编 PLC 程序。

其实这个说法还是把 PLC 工程缩小成了“写代码”。

但一个真正的自动化项目远远不止代码:

工业自动化工程 │ ├── 硬件 │ ├── 网络 │ ├── PLC │ ├── HMI │ ├── 工艺逻辑 │ ├── 编译 │ ├── 仿真 │ ├── 测试 │ └── 文档

如果 Agent 只能生成 SCL,它只覆盖了其中很小的一部分。

而当 Agent 能够:

读取工程 → 修改工程 → 编译工程 → 仿真工程 → 验证工程

它才真正开始具备“工程能力”。

所以,TiaLink 的意义并不是:

“让 AI 更方便地写 PLC。”

而是:

让 AI Agent 第一次拥有直接操作 TIA Portal 工程的能力。

12、这可能是工业 Agent 的一个新范式

软件开发正在发生一个很明显的变化:

Copilot ↓ Coding Agent ↓ Software Engineering Agent

AI 不再只是补全一行代码。

它开始理解整个项目,并调用工具完成任务。

工业自动化也可能经历类似的变化:

PLC AI Assistant ↓ PLC Coding Agent ↓ Automation Engineering Agent

而其中缺少的关键基础设施,就是:

Agent 如何真正进入工业工程软件?

TiaLink 可以看成这一层基础设施。

它不负责替代 Agent 的“大脑”。

也不要求企业使用某一个特定模型。

它提供的是:

一双手。

让 Agent 能够:

看工程、改工程、写程序、组硬件、配网络、做 HMI、编译、仿真、验证。

13、想象一下这样的未来

工程师说:

“帮我创建一个 S7-1500 项目。CPU 使用 1513-1 PN,配置两个远程 IO。建立 PROFINET 网络。实现一个三台输送机的顺序控制,并制作 Unified 操作画面。完成后启动仿真,分别测试正常启动、急停和故障恢复。”

以前:

工程师 ↓ 自己打开 TIA Portal ↓ 自己组硬件 ↓ 自己配网络 ↓ 自己写程序 ↓ 自己做 HMI ↓ 自己编译 ↓ 自己仿真 ↓ 自己测试

很快就会变成:

工程师 ↓ 提出需求 ↓ AI Agent ↓ TiaLink ↓ TIA Portal ↓ 组态 + 编程 + HMI + 编译 + 仿真 ↓ 测试报告

工程师依然是最终决策者。

但大量重复性的工程操作,可以交给 Agent。

这才是真正意义上的 AI 自动化工程。

14、结束语

AI Agent 的能力边界,正在从“生成内容”向“执行任务”移动。

在软件开发领域,Agent 已经拥有终端、代码编辑器、Git、浏览器和测试工具。

而在工业自动化领域,它还缺少进入工程现场的入口。

TIA Portal 就是这样一个入口。

TiaLink 所做的事情非常直接:

把 TIA Portal 变成 AI Agent 可以调用的工程环境。

  • 从硬件组态,到网络配置;
  • 从 PLC 程序,到 HMI 画面;
  • 从编译,到仿真测试;
  • 从新项目创建,到老项目逆向理解。
    当这些能力都能够被 Agent 调用时,我们讨论的就不再只是:

“AI 能不能写 PLC?”

而是一个更大的问题:

AI 能不能真正参与一次完整的自动化工程?

TiaLink 给出的答案,是先给 Agent 一双手。

而这,可能只是AI Automation Engineering的开始。

让你的 Agent,不只是会说博途。

让它真正动手操作博途。

了解 TiaLink

原文链接:TiaLink:给你的智能体一双操作博途的手 - 汇智网

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