Exploring the Agentic Frontier of Verilog Code Generation

📄 arXiv: 2603.19347v1 📥 PDF

作者: Patrick Yubeaton, Chinmay Hegde, Siddharth Garg

分类: cs.AR, cs.LG

发布日期: 2026-03-19

💡 一句话要点

首个针对Verilog代码生成的Agentic LLM系统评估，揭示工具设计与结构化提示的关键作用。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Verilog代码生成 Agentic框架 大型语言模型 硬件设计自动化 结构化提示

📋 核心要点

  1. 现有Verilog代码生成方法缺乏对Agentic框架的系统性研究，无法充分利用LLM与工具结合的潜力。
  2. 论文提出了一种基于Agentic LLM的Verilog代码生成框架，通过结构化提示和工具设计提升性能。
  3. 实验表明，结构化Agentic框架可匹配甚至超越非Agentic基线，并分析了开源与闭源模型的性能差异。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在Python和C++等流行语言的代码生成方面取得了快速进展。这些进展很大程度上归功于将领域相关工具与LLM结合的“agents”。近年来，Verilog等硬件描述语言的代码生成也得到了改进，但agentic框架对Verilog代码生成任务的影响尚不清楚。本文首次对用于Verilog生成的agentic LLM进行了系统评估，使用了最近推出的CVDP基准。我们还引入了几个开源硬件设计agent harness，为未来的工作提供了一个模型无关的基线。通过对前沿模型的受控实验，我们研究了结构化提示和工具设计如何影响性能，分析了agent的失败模式和工具使用模式，比较了开源和闭源模型，并提供了成功和失败的agent运行的定性示例。结果表明，围绕前沿模型的简单agentic包装可能会降低性能（相对于使用优化提示的标准前向传递），但结构化harness可以有意义地匹配甚至超过非agentic基线。我们发现开源和闭源模型之间的性能差距是由更高的崩溃率和较弱的工具输出解释驱动的。我们的探索阐明了未来为Verilog生成设计专用agent的路径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Verilog代码自动生成的问题，现有方法主要依赖于直接使用LLM生成代码，缺乏与硬件设计工具的有效集成，导致生成代码的质量和可靠性难以保证。现有方法的痛点在于无法充分利用硬件设计工具的辅助能力，例如仿真、验证等，从而限制了LLM在硬件设计领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是将LLM与硬件设计工具相结合，构建一个Agentic框架。该框架通过结构化提示引导LLM调用合适的工具，并解释工具的输出，从而实现更智能、更可靠的Verilog代码生成。这种设计借鉴了软件工程中Agentic框架的成功经验，旨在提升LLM在特定领域的应用效果。

技术框架：整体框架包含以下主要模块：1) LLM：作为核心的代码生成器和决策者；2) 工具集：包含各种硬件设计工具，如仿真器、验证器等；3) Agent：负责接收LLM的指令，调用相应的工具，并解析工具的输出；4) 提示工程模块：负责设计结构化的提示，引导LLM生成高质量的代码和指令。流程如下：首先，LLM接收Verilog代码生成任务的描述；然后，LLM根据任务描述生成调用工具的指令；Agent执行指令，调用相应的工具；Agent解析工具的输出，并将结果反馈给LLM；LLM根据工具的反馈结果，进一步优化代码生成过程。

关键创新：最重要的技术创新点在于Agentic框架的设计，它将LLM与硬件设计工具紧密结合，实现了更智能、更可靠的Verilog代码生成。与现有方法的本质区别在于，现有方法主要依赖于LLM的直接生成能力，而本文提出的方法则充分利用了硬件设计工具的辅助能力，从而提升了代码生成的质量和可靠性。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 结构化提示的设计：通过精心设计的提示，引导LLM生成调用工具的指令，并提供必要的上下文信息；2) Agent的设计：Agent需要具备调用工具、解析工具输出、以及与LLM进行交互的能力；3) 错误处理机制的设计：针对工具调用失败、输出解析错误等情况，设计相应的错误处理机制，保证框架的稳定运行。

📊 实验亮点

实验结果表明，结构化Agentic框架在CVDP基准测试中能够匹配甚至超过非Agentic基线。此外，论文还分析了开源和闭源模型之间的性能差距，发现开源模型的性能瓶颈在于更高的崩溃率和较弱的工具输出解释能力。这些发现为未来设计更有效的Verilog代码生成Agent提供了重要的指导。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于硬件加速器设计、SoC芯片开发、以及FPGA原型验证等领域。通过自动化Verilog代码生成，可以显著缩短硬件设计周期，降低开发成本，并提高设计质量。未来，该技术有望推动硬件设计的 democratization，使得更多开发者能够参与到硬件创新中。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have made rapid advancements in code generation for popular languages such as Python and C++. Many of these recent gains can be attributed to the use of ``agents'' that wrap domain-relevant tools alongside LLMs. Hardware design languages such as Verilog have also seen improved code generation in recent years, but the impact of agentic frameworks on Verilog code generation tasks remains unclear. In this work, we present the first systematic evaluation of agentic LLMs for Verilog generation, using the recently introduced CVDP benchmark. We also introduce several open-source hardware design agent harnesses, providing a model-agnostic baseline for future work. Through controlled experiments across frontier models, we study how structured prompting and tool design affect performance, analyze agent failure modes and tool usage patterns, compare open-source and closed-source models, and provide qualitative examples of successful and failed agent runs. Our results show that naive agentic wrapping around frontier models can degrade performance (relative to standard forward passes with optimized prompts), but that structured harnesses meaningfully match and in some cases exceed non-agentic baselines. We find that the performance gap between open and closed source models is driven by both higher crash rates and weaker tool output interpretation. Our exploration illuminates the path towards designing special-purpose agents for verilog generation in the future.