HN 发布：Simantic（YC F26）——面向 AI Agents 的固件仿真

大家好，我们是来自 Simantic（https://simantic.com）的 Ahnaf 和 Seungmin。我们正在构建一个仿真层，让工程师和 AI Agents 无需硬件即可测试和验证固件。在加入 Simantic 之前，我们曾是 Neuralink 和 Tesla 等公司的固件工程师。我们参与过一些非常酷的项目，例如 Cybertruck 和 Roadster，当时它们还只是早期原型。我们开始从事固件工作时，ChatGPT 还不存在，但这些年来，随着前沿模型不断进步，我们看到越来越多的工程和开发工作实现了自动化。 在软件领域，AI 可以在几秒钟内于你的电脑中运行和测试代码。但作为固件工程师，我们没有这样的便利。AI agent 可以在几秒钟内编写固件，但为了测试它，我们必须先将固件烧录到实体开发板上，然后使用昂贵、笨重且软件已经超过十年未更新的工具手动运行测试。为了加快验证闭环，我们构建了这个仿真层，让 AI agents 可以测试固件，并根据证据做出决策，而不是等待工程师替它们运行测试。 过去，我们常常花费数小时在开发板上手动测试固件；现在，我们使用自己的仿真系统，在几秒钟内完成固件验证。 我们提供的功能包括： - 虚拟开发板：无需离开终端，只需调用一次 API 即可编程和运行。 - 面向固件的 AI 代码审查器：以我们的仿真系统作为验证引擎，根据证据做出有依据的判断。 - 面向硬件项目的 CI/CD 流水线：在每次提交时，针对微控制器的仿真版本验证你的固件。 这里有一个演示，展示了我们的仿真系统如何用于 AI 代码审查会话： https://www.youtube.com/watch?v=kBK1ZjGWWbQ 我们的用户正在使用 Simantic 进行裸机和 RTOS 开发，应用场景包括飞控、电动汽车、机器人和卫星。 对于航空电子和汽车等安全关键系统而言，稳健的仿真系统极其重要，因为固件中的每一次更改都可能关系到人的生命安全，尤其是对于成本高达数十万至数百万美元的设备。最近，我们帮助一家正在制造卫星的早期航天创业公司，在他们尚未拥有目标硬件的情况下测试固件。即使是这些卫星的开发模块，成本也超过 10 万美元；而我们帮助他们以仅为原来百分之一的成本和时间完成了这项工作。 在创业初期，我们确定了要打造更好的仿真系统这一想法，但还不清楚具体该如何实现。我们曾考虑基于 Renode（https://github.com/renode/renode）和 QEMU（https://www.qemu.org/）等开源仿真框架开发软件，因为这些工具已经在固件行业中得到应用。 我们构建的 MVP 本质上是一个 Renode 封装层，但很快意识到这样做存在许多限制： 1. 我们受制于 Renode 团队自身的开发速度。我们曾尝试在 Github 上提交贡献，以修复遇到的问题，但功能合并的速度不足以满足像我们这样希望快速推进的创业公司的需求。 2. Renode 使用 Dotnet 构建，实际运行速度比我们希望的更慢。Renode 于 2017 年发布，当时所有代码仍然是手工编写的；回头来看，这种选择是合理的，但编程语言本身也带来了一些限制。 3. 这些开源工具过于臃肿，包含了许多我们永远不会使用的功能。它们确实功能广泛，但我们不得不绕开许多东西，只因为无法删除或修改它们。 用户还在抱怨仿真的准确性。Renode 的核心是一个模拟器，但我们的用户，尤其是那些构建对时序准确性要求极高的系统的用户，认为其准确性不足以用于验证固件。 由于这些问题，我们从零开始构建了自己的仿真引擎，完全使用 Rust 编写。 - 我们的仿真系统专注于准确性。开源框架通常更注重可扩展性和开发者体验，这意味着它们往往会做出许多取舍，优先覆盖广泛的模型，而不是深入支持一组精选模型。 - 我们拥有自己的硬件验证设备，全天候运行，以确保仿真模型尽可能接近真实硬件，并在发现差异时尽快检测和修复。目前，这套设备看起来像是连接到 Saleae Logic MSO 和 SWD 总线的开发板，由一台 Linux PC 控制，并运行 Claude 24/7 来持续寻找这些差异。 我们基于云端的仿真器现在已经可以使用！我们还会在开发者计划许可证中提供原生二进制文件，让你可以不受限制地在本地机器上运行固件。 欢迎访问： https://simantic.com/cloud-sim 你也可以在自己的 Github 仓库中开始使用我们的 AI 固件审查机器人： https://simantic.com/dashboard/simantic-bot 目前，我们支持 STM32F0、F4、H7 系列 MCU 的部分型号、ESP32-S3/C3 以及 RP2040；我们也在持续努力，每周发布新的型号并改进现有型号。 谢谢大家！如有任何问题，欢迎发送邮件至 founders@simantic.dev 评论链接：https://news.ycombinator.com/item?id=50291116 积分：2 评论数：0