回到未来：重新思考芯片设计验证中面向智能体系统的 EDA 基础设施

现代人工智能前所未有的计算规模依赖于复杂的、拥有数十亿晶体管的片上系统（Systems-on-Chip），然而用于验证这些芯片的工作流程仍然顽固地依赖人工。尽管大型语言模型（LLMs）已迅速进入电子设计自动化（EDA）领域，现有研究中约有 74.6% 聚焦于静态寄存器传输级（RTL）代码生成，使得仿真后验证和交互式波形调试在很大程度上仍未得到处理。我们提出了 Back-to-the-Future（BTTF），一种端到端智能体框架，用于弥合这一基础设施鸿沟。BTTF 将海量、非结构化的仿真转储数据提炼为规范化的关系型 SQLite 数据库，并将其与协作式多智能体编排引擎结合起来，将自然语言验证查询转换为具备模式感知能力的 SQL，同时将信号异常与带版本控制的 RTL 代码仓库关联起来。在包含 150 个查询的基准测试中，BTTF 达到了 95.33% 的执行准确率，为实现自主 EDA 验证勾勒出一条切实可行的路径。