arXiv cs.AI· Pengkun Wang, Rui Mao, Zhe Zhao, Dongting Xie, Haibin Wen, Song Xu, Di Wu, Xu Wang, Zhengyang Zhou, Binwu Wang, Xiaofeng Cao, Yang Wang·· 10 小时前AI 评分58
ChipOmni：面向电子设计自动化的通用 AI 智能体框架
ChipOmni: A General-Purpose AI Agent for Electronic Design Automation
AI 导读
论文提出 ChipOmni，一个面向电子设计自动化（EDA）的知识增强、上下文演化 AI 智能体框架，整合多模态理解、动态规划、多智能体协作与验证驱动的工具交互。
正文 · AI 翻译
作者：Pengkun Wang、Rui Mao、Zhe Zhao、Dongting Xie、Haibin Wen、Song Xu、Di Wu、Xu Wang、Zhengyang Zhou、Binwu Wang、Xiaofeng Cao、Yang Wang
摘要：电子设计自动化（EDA）工作流仍然高度碎片化，工程师需要协调异构表示、专用软件工具，并在多个设计阶段进行迭代验证。尽管大语言模型为 EDA 带来了更通用的推理与代码生成能力，但许多现有方法仍聚焦于孤立任务，难以在可执行的工程环境中自主地规划、验证和修复设计。在此，我们提出 ChipOmni，一个面向 EDA 的知识增强、上下文演化的 AI 智能体框架。ChipOmni 将多模态理解、动态规划、多智能体协作以及验证驱动的工具交互集成到一个统一的自主系统中。通过持续吸收外部工程工具的反馈，该框架维护不断演化的任务上下文，整合领域知识，并迭代优化中间设计。在模拟电路、RTL、测试平台和形式化断言生成的基准测试中，ChipOmni 在多项任务特定指标上优于所评估的基线，并解决了全部 30 个 AnalogCoder-Pro 任务。在一项长时程案例研究中，ChipOmni 将一份自然语言 RISC-V 规格说明推进经过三个设计层级，最终生成通过物理签核的微 SoC GDSII 版图，且初始化之后无需人工干预。这些结果共同表明，ChipOmni 能够跨异构任务协调验证驱动的设计，并支撑长时程工程工作流，推动从碎片化、以工具为中心的流程向以智能体为中心的闭环系统转变。
| 学科： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.13020 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2611.13020v1 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.13020 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026年11月9日星期一 06:28:34 UTC（5,510 KB）
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