Netlist Agent：工具錨定之 LLM 代理於 閘級網表互動分析與可驗證變換

摘要

電子設計自動化（Electronic Design Automation, EDA）工具能夠解析閘級 Verilog、查詢電路結構、修改網表並驗證功能等價性；然而，實際使用時通常需要工程師熟悉命令列、工具腳本、專有 API 與當前設計狀態。近年大型語言模型具備自然語言理解、規劃與工具呼叫能力，提供將工程師意圖轉換為 EDA 操作流程的可能性。但是，在網表任務中，語言模型若僅憑文字生成答案，容易幻覺不存在的訊號名稱、錯誤計算路徑或扇出、直接產生破壞電路語意的 Verilog，並且無法處理大型工具輸出。因此，EDA 場景需要的是受工具約束、可追蹤、可驗證的代理系統，而非單純聊天式回答。本研究提出 Netlist Agent，一個面向 ICCAD 2026 CAD Contest Problem A 風格可驗證網表任務的工具奠基大型語言模型代理。系統以自然語言 request stream 與 gate-level Verilog netlist 為輸入，維護跨請求的 live netlist state，並以固定的 \#RESPONSE/\#END 協定輸出答案與必要的 testNN\_out.v。在架構上，Netlist Agent 將大型語言模型定位為決策層，負責理解請求、選擇工具與形成最終回答；底層則由確定性的 EDAEngine 執行解析、圖論查詢、結構轉換、形式驗證、快照與復原。系統包含意圖規劃、keyword 與 LLM-Family 兩種可切換路由、SkillRegistry、Task Memory、ToolRegistry typed boundary、Safety Loop、ArtifactWriter 與 ResponseManager，使模型只能透過受控工具改變設計，並讓每次執行都可由 trace 與 transcript 稽核。為使實驗可重現，本研究建構 evaluation harness。本稿主貢獻為三幕診斷／分解實驗，而非 contest 端到端總成功率。第一個實驗為 Tool-grounded vs LLM-only：56 題結構事實（含 ISCAS c17／c432），GPT-4o-mini 在可讀完整 Verilog 但仍禁止工具時僅達 71.4\%，經 EDAEngine 計算則為 100\%；於 235-gate 設計上 LLM-only 降至 42\%，顯示結構事實不能只靠語言模型推得。其後以 selection-only Tool@1 於七模型（開源 3＋閉源 4）評測工具選擇——Qwen3.5 9B 達 93.3\%，並以相對裸跑之 A$-$N 約 $+9.2$ 百分點衡量系統貢獻；另以無 LLM 的 Phase~0--4 驗證後端 oracle 與 Safety Loop。End-to-end COMPLETE 僅作為完整任務成功之規格定義，成績留待未來工作；Tool@1 或 process audit 皆不等於 COMPLETE。整體而言，本研究的貢獻在於提出一個 bounded、typed、auditable 的 Agentic EDA 架構：以語言模型降低 EDA 工具互動成本，以確定性工具與形式驗證維持正確性，並以 harness engineering 將過程、路由與結果一併納入評估。此架構說明，在高約束工程任務中，系統能力並非只來自模型規模，而是來自模型、工具、狀態、路由、安全機制與評測管線的共同設計。