Synopsys推AgentEngineer平台 用AI自主开发芯片

IT时代网9月29日消息，新思科技（Synopsys）推出名为AgentEngineer的芯片设计智能体平台，把AI辅助设计推向所谓“自主工程”。该公司称这套方案面向从事芯片设计与生产的客户，可以加快他们从AI辅助设计向自主工程迁移的过程。

平台包含七类专用智能体，可与客户自有的模型、数据和智能体协同工作，并部署在新思云、客户自有云或本地设施上，支持客户自带大模型、数据与基础设施。按新思产品管理执行总监Anand Thiruvengadam的说法，整个体系分三层：长周期智能体是“领域专用的超级智能体，负责编排任务智能体”；任务智能体“完成具体、有边界的工程任务”，可由长周期智能体编排，也可由工程师直接调用；工具层的引擎“执行被请求的工作”，但不设定目标、不做决策。与可能连续数小时甚至数天做一件事的长时运行智能体不同，长周期智能体要处理的是“目标复杂度”，推进可持续数百或数千步推理的目标。

验证闭环是这套平台的核心环节。按照官方博客的描述，智能体会规划、编排任务智能体、检查它们返回的结果，并在中间结果不达标时随时调整。当测试发现缺陷时，根因分析智能体会读日志、聚类错误、提出假设，再检查波形加以确认，随后对RTL做局部改写以证明缺陷确实已被修复，并生成一份缺陷修复清单。当中间结果偏离目标时，智能体会纠正方向、调整并作出反应。

官方给出的性能数字相当亮眼：验证收敛最高提速50倍、覆盖率提升20%、生产率提升30%、token效率提升2倍，以及更低延迟。其中50倍和20%并非新数字，新思向媒体确认，这两项来自今年7月与英伟达的合作，基准是自身未使用AgentEngineer的验证流程。30%则处在富士通为其RTL代码生成所报告的10%至30%区间的上限。新思表示，这些生产率提升是“相对于人类专家原本会做或今天正在做的工作”来衡量的。2倍token效率意为完成同一任务所需token更少，由客户报告，某未具名客户把新思的智能体与自研的、基于商用智能体框架的方案做了对比。延迟一项则没有给出具体数字。

参与合作的AheadComputing负责验证的副总裁Alon Mahl表示，实现类智能体帮助减少了从RTL交付到签核的人工工程量，但没有给出具体数字。英特尔、联发科和三星也对这项技术表示认可，均未提供硬性结果，但都支持该技术的前景。新思将其智能体划入自研的L1至L5自主等级中的L5，即“在人类护栏内自主执行复杂工作流”，并称“这正是我们目前所处的位置”。

人类工程师仍留在流程中，只是监督程度有别。Thiruvengadam强调，护栏仍由人类定义，关键的审批检查点依然由人来把关。

编辑：林一舟