无需工具在环调试即可生成可靠 EDA 代码的结构验证

大语言模型 (LLM) 实现了电子设计自动化 (EDA) 工作流程的自然语言驱动自动化，但生成的脚本的可靠执行仍然是一个基本挑战。在基于 LLM 的 EDA 任务中，失败不是由语法错误引起的，而是由违反设计对象的隐式结构依赖关系引起的，包括无效的获取路径、缺少先决条件和不兼容的 API 使用。现有方法通过工具在环调试、使用运行时反馈重复执行和修复程序来解决这些故障。虽然有效，但这种范例将正确性与重复的工具调用结合起来，导致多步骤设置中的高延迟和可扩展性差。我们建议通过在执行之前强制执行结构正确性来消除工具在环调试。每个任务都表示为一个结构依赖图，充当显式执行合约，验证者引导的综合框架通过图条件检索、约束生成以及诊断驱动修复的分阶段预执行验证来强制执行该合约。在单步任务中，我们的方法将通过率从 73.0% (LLM+RAG) 和 76.0%（工具循环）提高到 82.5%，同时每个任务只需要一次工具调用，并将工具调用总数减少了 2 倍以上。在多步骤任务上，通过率从 30.0% 提高到 70.0%，通过轨迹级反射进一步提高到 84.0%。不确定性感知过滤进一步将验证者误报率从 20.0% 降低到 6.7%，并将精度从 80.0% 提高到 93.3%。这些结果表明，在执行之前强制执行结构一致性可以将正确性与工具交互解耦，从而提高长期 EDA 代码生成的可靠性和效率。