Hardware Generation Multi-Agent System Knowledge Graph RTL Design Task Decomposition
摘要

针对大语言模型在生成分层硬件设计时易丢失上下文、幻觉接口及缺乏结构连贯性的问题,本文提出 VeriGraphi 框架。该框架引入以规格说明为锚点的知识图谱作为架构基底,显式编码模块层级、端口接口及依赖关系。通过多智能体迭代分析构建确定性结构支架,指导渐进式代码生成,确保各子模块阶段的接口一致性与依赖正确性。实验表明,该方法能以极少人工干预实现可靠的 RISC-V 分层 RTL 生成,显著提升了功能正确性。

AI 推荐理由

提出分层多智能体框架,通过知识图谱进行结构化任务分解与规划,解决复杂硬件生成难题。

研究机构
Dept. of Computer Science & Eng, University of South Florida, Tampa, Florida, United States
论文信息
作者 Sazzadul Islam, Tasnim Tabassum, Hao Zheng
发布日期 2026-04-16
arXiv ID 2604.14550
相关性评分 9/10 (高度相关)