Материал подготовлен автоматически по первоисточникам: ссылки на них — в конце статьи.
ChipOmni провёл проект RISC-V от текстового задания до финального файла топологии GDSII и физической проверки без участия инженера после запуска. Хотя работа команды University of Science and Technology of China и партнёров не рецензирована и все числа получили сами авторы, агент также решил все 30 задач AnalogCoder-Pro с каждой из трёх базовых моделей. Это не новый генератор Verilog, а попытка передать агенту координацию нескольких этапов автоматизации проектирования электроники (EDA).
Проверка результата управляет следующим шагом
ChipOmni строит работу вокруг замкнутого цикла: составляет план, создаёт или меняет проектные файлы, запускает инженерный инструмент и проверяет результат. Если проверка не проходит, агент разбирает сообщение об ошибке, формулирует конкретную задачу на исправление и повторяет цикл.
Внутри этого процесса работают четыре роли. PlanExec разбивает цель на шаги и выполняет их. Validator выводит критерии приёмки из задания, запускает симуляторы, компиляторы, средства синтеза и формальной проверки. DebugMemory превращает трассировки и ошибки в задачи на ремонт. ContextOptimizer сокращает историю работы, но сохраняет действующие ограничения, промежуточные файлы и уже найденные причины сбоев.
Такое разделение решает практическую проблему длинных агентных процессов. Полная история быстро заполняет контекст модели, а простое сокращение может удалить ограничение, которое понадобится через несколько этапов. ChipOmni хранит рабочее состояние проекта отдельно от текущего диалога и переносит в следующий шаг только относящиеся к нему сведения.
Агент опирается не только на базовую LLM. В его среду входят учебники, документация EDA-инструментов, программные библиотеки, команды и готовые инженерные навыки. Поэтому план связывает рассуждение модели с исполняемыми проверками: например, нарушение ограничения в схеме превращается не в общий совет переписать проект, а в задачу изменить конкретный блок и снова запустить симуляцию.
Исправление по обратной связи дало основной прирост
ChipOmni проверяли на аналоговых схемах, генерации RTL, тестовых окружений и свойств для формальной проверки. В качестве базовых моделей использовали GPT-4o, GPT-4o-mini, GPT-5, DeepSeek-V4-Pro и модели Qwen. Результаты сравнивали как с отдельными LLM, так и со специализированными системами для соответствующих задач.
На RTLLM2 агент увеличил долю функционально верных RTL-решений максимум на 28 процентных пунктов. Разбор компонентов системы показал, что самый заметный отдельный вклад дал именно ремонт по сообщениям инженерных инструментов, а полная связка механизмов работала лучше любой проверенной комбинации её частей.
На AutoBench агент не ограничился генерацией тестового окружения, которое компилируется. По более строгому критерию — совпадает ли оно с эталонным тестом при поиске намеренно внесённых ошибок в RTL — доля успеха с первой попытки выросла с 44,81% до 50,48%. Значит, цикл проверки улучшил не только синтаксис, но и способность теста различать исправную и дефектную реализацию.
Результаты формальных утверждений оказались менее ровными. На описаниях свойств, созданных машиной, ChipOmni чаще проходил проверку эквивалентности. На свойствах, написанных экспертами, некоторые показатели выросли, но строгая эквивалентность в одном из режимов снизилась. Общий агент пока не заменяет специализированную настройку для каждого типа формальной задачи.
Самая длинная проверка связала создание процессора, тестирование, синтез и физическую реализацию микро-SoC. В ходе трассировки агент менял RTL, загрузочную программу, тестовое окружение и настройки OpenLane. При разводке число нарушений проектных правил сократилось с 82 385 до нуля, после чего топология прошла заявленные проверки физической реализации.
Планы меняет архитектура процесса, а не готовность заменить инженера
Для команд, которые уже строят EDA-агентов, работа предлагает более полезную схему, чем последовательность независимых запросов к LLM. Состояние проекта стоит хранить явно, ошибки инструментов — преобразовывать в структурированные задачи, а переход между этапами — разрешать только после исполняемой проверки. Это относится и к другим инженерным процессам, где результат можно проверить компилятором, симулятором или анализатором.
При этом широта экспериментов складывается из набора разных бенчмарков, а не из многократного прохождения полного промышленного маршрута. Сквозной сценарий показан на одном RISC-V-проекте. Полученную топологию не изготовили, поэтому физическая проверка файла ещё не подтверждает работу реального кристалла.
Автономность также зависит от качества критериев приёмки. Если требование нельзя превратить в тест или инструмент возвращает слишком слабую диагностику, цикл ремонта теряет опору. В работе ещё не оценивали разграничение прав, аудит действий и защиту от нежелательных команд при длительном доступе агента к проектным файлам и внешним инструментам.
Поэтому ChipOmni пока разумнее рассматривать как проект архитектуры EDA-автоматизации, а не как готовую замену существующему маршруту. Команда планирует выпустить код и площадку для оценки позже. До независимого запуска основные выводы пригодны для выбора устройства собственного агента, но не для расчёта сроков и качества промышленного проекта.
Источники
Иллюстрация: рисунок из статьи «ChipOmni: A General-Purpose AI Agent for Electronic Design Automation», Pengkun Wang, Rui Mao, Zhe Zhao и др., CC BY 4.0
Похоже на вашу задачу?
Расскажите, что собираете. За полчаса разложим на этапы и назовём сроки — это бесплатно и ни к чему не обязывает.
