AI-agent test: OpenSCAD verslaat CadQuery bij ontwerpen 3D-printbare onderdelen

Bedrijven experimenteren steeds vaker met agentic AI die zelfstandig taken uitvoert, zonder dat een mens meekijkt. Voor 3D-ontwerp betekent dat: een AI-model dat code schrijft die een computer omzet in een tastbaar object. Het bedrijf ModelRift, dat zelf 3D-modellen genereert met de programmeertaal OpenSCAD, wilde weten of die keuze nog steekhoudt. Daarom testte het OpenSCAD tegen de belangrijkste concurrent: CadQuery, een Python-bibliotheek die bovenop de OpenCascade-kernel draait, een systeem dat 3D-vormen wiskundig exact vastlegt.

Zes agents, drie opdrachten

ModelRift zette zes losse AI-agents aan het werk, allemaal aangedreven door hetzelfde taalmodel via de tool Claude Code. Elke agent kreeg dezelfde opdracht en werkte volledig zelfstandig, zonder contact met de andere agents. Er waren drie opdrachten, oplopend in moeilijkheid: een simpele wandsteun met schroefgaten, een tweedelige behuizing voor een printplaat met een klikverbinding, en een schroefdraadadapter voor een tuinslang met een technisch correcte, helixvormige schroefdraad. Elke opdracht werd twee keer uitgevoerd, één keer per tool. Een onafhankelijke parser controleerde achteraf elk resultaat, zonder de tools zelf op hun woord te geloven.

Alle zes onderdelen kwamen uiteindelijk printbaar uit de bus. Het aantal versies dat de agents nodig hadden om tot een goed resultaat te komen, was voor beide tools gelijk: gemiddeld elf pogingen per opdracht. Toch verschilden de tools in tijd en rekenkracht. OpenSCAD-agents waren gemiddeld sneller klaar en verbruikten minder tokens, de rekeneenheden die bepalen hoeveel een AI-model 'nadenkt' en dus kost.

De schroefdraad als breekpunt

Bij de twee eenvoudigere opdrachten liepen de tools ongeveer gelijk op. Het echte verschil zat in de derde, lastigste taak. OpenSCAD had geen ingebouwde functie om een helixvormige schroefdraad te maken, dus schreef de AI-agent de vorm zelf uit als een reeks losse punten en vlakken. Dat lukte in één keer, in 43 milliseconden rekentijd, zonder enige fout. CadQuery gebruikt voor zulke vormen een ingebouwde sweep-functie, die een profiel langs een pad trekt. Die functie faalde juist op het laatste onderdeel van de opdracht, waardoor de agent extra versies nodig had om het probleem te vinden en op te lossen.

Waarschuwen of stilzwijgen

Een tweede verschil zat in hoe de tools fouten melden. OpenSCAD drukt tussentijdse resultaten af als tekst, die een mens moet lezen om een fout te herkennen. CadQuery kan een assert gebruiken: een ingebouwde controle die het hele proces automatisch stopt zodra een voorwaarde niet klopt, bijvoorbeeld wanneer twee onderdelen van een behuizing elkaar overlappen. Voor een AI die zonder toezicht werkt, is dat een groot voordeel: de fout wordt meteen zichtbaar, in plaats van pas als iemand de tekstuitvoer doorleest. Dat verklaart mede waarom CadQuery bij de klikbehuizing sneller tot een werkend ontwerp kwam dan OpenSCAD.

De conclusie van ModelRift is genuanceerd: geen van beide tools presteerde overal het beste. Voor eenvoudige vormen maakt de keuze weinig uit. Voor complexe, wiskundig precieze geometrie zoals een schroefdraad bleek de eenvoudigere taal OpenSCAD verrassend robuuster, terwijl CadQuery's automatische controles beter werken bij taken waarbij onderdelen op elkaar moeten passen. Voor bedrijven die AI willen inzetten om onderdelen te ontwerpen, is deze benchmark een aanwijzing dat de keuze van programmeertaal net zo belangrijk is als de keuze van het AI-model zelf.