ModelRiftは、自律型AIエージェントにとってどちらのツールがより効果的かを判断するため、OpenSCADと、OpenCascadeのB-rep（境界表現）カーネルに基づくPythonライブラリであるCadQueryとの間で、制御された比較実験を行いました。6つのエージェントに対し、単純なL字ブラケット、2つのパーツからなるスナップフィット式のエンクロージャ、および複雑なヘリカル形状のスレッドアダプタという、3つの異なるコンポーネントのモデリングをタスクとして割り当てました。
6回の試行はすべて、印刷可能なSTLファイルとして出力されましたが、エラーの処理方法において両ツールは大きく異なりました。OpenSCADは、テキストベースのモデリングにおいて高速なレンダリングと簡潔さを示しましたが、「サイレント・フェイailure（静かな失敗）」が発生しやすい傾向がありました。あるテストでは、非多様体エッジ（non-manifold edges）や面積ゼロの三角形が含まれているにもかかわらず、そのSTLファイルを正常なものとして認定してしまいました。
対照的に、CadQueryの強みは、堅牢な幾何学的検証をサポートする能力にあります。エージェントは、半径が壁の厚さを超えてしまうフィレットエラーなどの問題に直面しましたが、ツールのアサーションシステムによって、数値的なフィードバックを通じて問題を特定し、修正することが可能になりました。
この結果は、無人のAI生成において、壁の厚さ、クリアランス、体積に関する数値的なアサーション（断定・検証）が、視覚的なフィードバックのみよりも信頼性が高いことを示唆しています。OpenSCADは、コンパクトなテキスト形式と迅速なレンダリングにより引き続き効率的な選択肢ではありますが、CadQueryは複雑な幾何学的形状の整合性を検証するために、より優れた機能を提供しています。
出典
- Benchmark: CadQuery vs. OpenSCAD for agentic CAD work （Hacker News Frontpage, 2026-09-12）