AutoEDA：通过基于微服务的 LLM 代理实现 EDA 流程自动化
人工智能
2026-02-25 v2
摘要
电子设计自动化（EDA）仍严重依赖于工具命令语言（Tcl）脚本来驱动复杂的 RTL-to-GDSII 流程。这种基于脚本的范式既费时又容易出错，且在大型设计项目中难以扩展。近期大语言模型（LLM）的进展暗示了一种以自然语言为驱动的新范式。然而，现有 EDA 努力仍有限，面临关键挑战，包括缺乏标准化的交互协议以及依赖外部 API 引入隐私风险。我们提出AutoEDA，利用 Model Context Protocol（MCP）实现对 RTL-to-GDSII 设计流程的端到端自然语言控制。AutoEDA 引入基于 MCP 的服务器进行任务分解、工具选择和自动错误处理，确保 LLM 代理与 EDA 工具之间实现稳健的交互。为增强可靠性和保密性，我们集成了本地微调的 LLM 代理。我们进一步贡献了一个用于多样化 EDA 场景的基准生成管道，并扩展 CodeBLEU 以包含 Tcl 特定的增强，用于领域感知评估。总体而言，这些贡献构成了一个全面的框架，用于 LLM 驱动的 EDA 自动化，将自然语言接口与现代芯片设计流程相结合。实证结果表明，AutoEDA 的准确率比朴素方法高最高可达 9.9 倍，相较于基于情境学习的方法，token 使用量降低约 97%。
引用
@article{arxiv.2508.01012,
title = {AutoEDA: Enabling EDA Flow Automation through Microservice-Based LLM Agents},
author = {Yiyi Lu and Hoi Ian Au and Junyao Zhang and Jingyu Pan and Guanglei Zhou and Yiting Wang and Jingwei Sun and Ang Li and Jianyi Zhang and Hai Li and Yiran Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.01012},
year = {2026}
}