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AI EDA
芯片设计 agent、工具编排、验证调试与跨任务记忆。
AI EDA 将模型接入芯片设计与验证，组织工具调用、设计上下文和反馈迭代。这里收录设计 agent、长流程编排，以及支持运行和评测的 harness。 商业产品与平台见 Closed Source 中的 AI EDA Platforms。
RTL、HLS 与 FPGA 设计
- ACE-RTL（2026） — NVIDIA 以生成、反思和协调三个角色维护迭代上下文，结合仿真反馈生成、验证与修复 RTL。 论文 Nemotron RTL 实践
- AHRR（2026） — 组合 agent 驱动 HLS 与编译后的 RTL 细化，比较不同抽象层对硬件设计效率的影响。 论文
- AMD Ross（2026） — AMD 的 FPGA/SoC agent skills 与示例，通过 MCP 连接 Vivado，覆盖 RTL 仿真、时序分析、HLS 优化和板上调试。 MCP 与工具下载
- Spec2RTL-Agent（2025） — NVIDIA、Cadence 与 Georgia Tech 将复杂规格分解为实现计划，通过多 agent 生成和修正可综合 C++，再经 HLS 转换为 RTL。
验证、调试与设计数据查询
- Back-to-the-Future (BTTF)（2026） — 把仿真波形存入 SQLite，让 agent 根据自然语言查询信号，并关联对应版本的 RTL。
- ChipXplore（2025） — 把 PDK 库与物理设计数据分别组织成 SQL 和图数据库，支持自然语言查询和探索。
- RTLExplain（2025） — IBM 为中大型 RTL 项目构建结构化知识库，结合 RAG 支持代码摘要、文档生成与设计问答。
- UCAgent（2026） — 以分阶段检查和 Python 验证工具链组织 RTL 验证，连接 Picker、Toffee 与大模型。 论文
模拟与射频设计
- AnalogAgent（2026） — 用代码生成、设计优化、知识整理三个角色及自演化记忆复用模拟设计反馈。
- AnalogCoder（2025） — 通过 Python/PySpice 代码生成、仿真反馈和子电路库完成模拟电路设计。 数据
- AnalogCoder-Pro（2026） — 结合电路生成、波形图诊断与参数优化，联合探索模拟拓扑和器件尺寸。 数据
- HeaRT（2025） — 以层次电路推理树组织子电路、反馈回路识别和规格变化下的设计调整。
- RFChipAgent（2026） — 在人类监督下串联检索、拓扑选择、原理图和尺寸优化，以模拟/RF 仿真反馈驱动多 agent 设计。
- White-Box Reasoning（2025） — 用 gm/Id 查找表为 LLM 模拟设计推理提供器件数据依据，展示两级运放设计案例。
工具编排、评测与跨任务记忆
- ChipMEM（2026） — 将经过综合、仿真或形式验证的经验存为跨任务记忆，辅助后续芯片设计工具选择与执行。
- Design Conductor / VerCore（2026） — 从规格生成 RISC-V RTL，完成验证并在 ASAP7 工艺模型下生成 GDS，探索长流程 agent 设计。 后续 FPGA 案例
- Harbor — 以任务说明、容器环境、参考解和评分器组织 agent 评测，支持独立验证环境与轨迹收集。 任务格式
- HORIZON（2026） — 用 Markdown 描述设计任务、评估方法和验收条件，组织 agent 在 Git 仓库中迭代开发。
- JARVIS（2025） — NVIDIA 在合成 EDA 脚本上微调 ChipNeMo，再结合 API 图检查、规则、检索和多 agent 修复生成工具脚本。
- MCP4EDA（2025） — 通过 MCP 编排开源 RTL-to-GDS 工具，并用布局布线后的 PPA 反馈优化综合脚本。
- OpenROAD-MCP（2026） — 为 agent 提供持久 OpenROAD 会话、命令执行、历史指标和 ORFS 报告图访问。
- TuRTLe（2025） — 统一多套 RTL 基准和 EDA 工具，覆盖语法、功能、等价、综合、PPA 与代码补全指标。 论文