Assistente IA

Neste tutorial você usará o Assistente IA integrado do DWSIM para construir, modificar e analisar flowsheets através de comandos em linguagem natural na GUI Clássica. O assistente usa modelos de linguagem grandes para interpretar sua intenção e traduzi-la em operações do DWSIM.

O que você vai aprender

• Como acessar o Assistente IA pela GUI Clássica
• Como configurar seu provedor de LLM (Anthropic, OpenAI, etc.)
• Como construir um flowsheet digitando comandos em linguagem natural
• Como o Assistente IA complementa a FluentAPI e o MCP Server

Pré-requisitos

• Pelo menos a Trilha Iniciante concluída
• Uma chave de API para um provedor de LLM suportado

Visão Geral

O Assistente IA é exposto na GUI Clássica como um painel de chat. Você digita uma solicitação e o assistente responde com explicações, código ou modificando o flowsheet diretamente. Por trás da interface, o assistente chama as mesmas ferramentas do MCP Server que você usaria programaticamente.

Quando Usar o Assistente IA

Tarefa	Melhor Ferramenta
Exploração rápida de uma ideia de processo	Assistente IA
Automação de qualidade para produção	FluentAPI (Python)
Integrações e ferramentas customizadas	MCP Server (JSON-RPC)
Aprender conceitos do DWSIM	Assistente IA
Simulações repetíveis e versionadas	FluentAPI

Passo a Passo na GUI Clássica

1. Abrir o Assistente IA

No menu do FormMain (alinhado à direita, junto aos itens Pro): AI Assistant.

Um painel lateral abre com uma interface de chat ao lado do canvas do flowsheet.

2. Configurar seu provedor de LLM

Abra Edit > General Settings > AI Assistant (ou clique no ícone de engrenagem no painel de chat). Configure:

• Provider: Anthropic, OpenAI, Azure OpenAI, local
• Model: por exemplo, claude-opus-4-7, gpt-4-turbo
• API key: cole sua chave
• Temperature: menor = mais determinístico; 0,2 é um bom padrão para tarefas técnicas

3. Construir um flowsheet via prompts

Tente estes prompts na entrada do chat:

Crie uma nova simulação com água e etanol usando NRTL. Adicione uma alimentação a 350 K, 1 atm, com 50% molar de cada, fluindo a 100 mol/s.

O assistente chama as ferramentas MCP, executa o assistente automaticamente, adiciona a corrente de alimentação e o canvas do flowsheet é atualizado em tempo real.

Adicione uma coluna de destilação de 20 estágios para separar a alimentação. Use razão de refluxo igual a 2 e vazão de fundo de 75 mol/s.

O assistente insere a coluna com os parâmetros especificados.

Resolva o flowsheet e me diga a pureza do etanol no destilado.

O assistente executa o solver e reporta o resultado de volta no chat.

A coluna não está convergindo. O que pode estar errado?

O assistente inspeciona o flowsheet, identifica problemas prováveis (estimativas iniciais ruins, especificações incorretas, etc.) e sugere correções.

4. Revisar o que o assistente fez

Quando o assistente modifica seu flowsheet:

• O PFD é atualizado em tempo real
• Clique em Show changes no chat para ver o código FluentAPI / MCP equivalente
• Use Ctrl+Z para desfazer qualquer alteração indesejada
• Peça ao assistente para explicar seu raciocínio

Dicas para Prompts Eficazes

1. Seja específico: "use NRTL com a base de dados padrão do DWSIM" é melhor que "use um bom modelo termodinâmico"
2. Refira-se às unidades explicitamente: "100 mol/s" em vez de "100"
3. Uma tarefa de cada vez: construa o flowsheet passo a passo, validando cada etapa
4. Use o assistente para o que ele faz bem: explicação, exploração, depuração. Para simulações de produção, recorra à FluentAPI.

Limitações

• O assistente pode alucinar nomes de compostos; verifique com a base de compostos
• Especificações complexas (por exemplo, projeto hidráulico de pratos de coluna) podem exceder o repertório de ferramentas do assistente
• Para repetibilidade e controle de versão, salve o flowsheet resultante e reexecute via FluentAPI

Automatizando Este Tutorial

O Assistente IA é, ele próprio, a camada de automação deste tutorial: as chamadas de API subjacentes são ferramentas do MCP Server (dwsim.flowsheet.create, dwsim.thermo.add_compounds, dwsim.unitop.add, etc.). Para usá-lo sem a interface de chat, aponte qualquer cliente compatível com MCP (Claude Code, Claude Desktop, etc.) para o processo do DWSIM MCP Server em execução. Veja DWSIM.MCPServer/docs/getting-started/clients.md para a configuração do cliente.

Exercícios

1. Peça ao assistente para construir o Ciclo de Refrigeração usando apenas comandos em linguagem natural. Quantas perguntas de acompanhamento ele faz?
2. Compare as chamadas MCP geradas pelo assistente com o script Python equivalente que você escreveria diretamente com a FluentAPI.
3. Peça ao assistente para "explicar o que cada operação unitária neste ciclo faz e por quê": útil para ensino.

Próximos Passos

Em Envelope de Fases, você explorará as funcionalidades de geração de envelope de fases do DWSIM em profundidade.