Simon Willison 的这篇博客记录于 2026 年 9 月 5 日，属于其今日所学系列。作者是知名 AI 开发者与博客作者，长期以简短实验分享大模型实际应用。此次的标题是：在 macOS 上用编码代理使用 Blender。核心结论是：现代前沿模型（如 GPT-6 Astra）已经非常擅长操作 Blender——它们能生成可编辑的 .blend 项目文件、调用 Python API 构建 3D 场景，甚至渲染图片或多帧视频。对于一个过去依赖昂贵人工的软件，这在创意生产工具链中是一个明显变化。
作者在自己 Mac 上的 ChatGPT Codex 中做了大量尝试。他提醒说，启动这一流程无需复杂配置，只要从 blender.org 下载完整版 macOS 应用，再向代理直接提出自然语言请求。举例来说，他发的第一条指令是：Use the already install /Applications/Blender to render a scene of a pelican riding a bicycle（使用已安装的 /Applications/Blender 渲染一只鹈鹕骑自行车的场景）。得到的初步结果不错，但略显单调。于是他继续追问：OK add a background and a lot of flair（加一个背景和大量点缀），随即又提出：OK make it a whole lot better（让它好得多）。经过这三次迭代，代理自主编排出了完整的画面：白色的鹈鹕戴着一顶奶油色的平顶硬草帽，围着珊瑚色围巾，翅膀搭在车把上，修长的橘色腿踩着脚踏；自行车是蓝绿色的，后座上方漂浮着三只气球，车前的小篮装点着粉白花朵。背景有海滨木板路、棕榈树之间的彩旗，以及粉刷着条纹的海滩小屋；近处停着一条小帆船，海面上方悬着一轮蜜桃色太阳。整张图由 Blender 的 Python API 生成，带有柔光和类似玩具的质感，完全不像没有经验的模型偶然拼凑的结果。
作者特别指出，这类实践之所以有价值，是因为编码代理不再只是生成一堆静态像素，而是在一个真实的三维渲染引擎里动手构建。它需要理解物体之间的关系、位置、几何形状、光照与材质，并能根据反馈修改脚本与参数。一旦渲染出错，代理还会读取 Blender 日志再做调试。这意味着 AI 的操作过程是可复现、可修正的。生成结果仍保留为 .blend 工程，用户可以在桌面端打开做后续修改，甚至将自己调整后的文件再交给代理继续加工，形成人与 AI 协同设计的正循环。
该方法的另一个潜力是多媒体生成：只要让代理逐帧渲染并调用 ffmpeg 合成，它就具备制作短视频的能力。作者推测这将成为未来编码代理的一个普遍能力，并会扩展至更多创作软件。作为演示，他发布了一张鹈鹕骑车的成品，并开放了生成脚本的仓库链接。他给这篇日志添加了 ai、generative-ai、llms、blender、pelican-riding-a-bicycle、coding-agents、gpt-6-astra 等标签，方便读者查找同类试验。如果你也想在本地复现，只需要一个 Mac、Blender 和一个支持工具调用的编码代理，并像作者一样，用几个逐步提高要求的自然语言指令，就能看到模型在三维世界中的真实表现。