AI Agent能否完成RTL到GDS？交互式EDA工作流基准测试

该研究提出FluxBench系统，在统一提示、工具环境和技术库设置下评估AI agent在端到端EDA工作流中的表现，涵盖RTL生成、迭代修复、逻辑综合、布局布线和ECO自动化。实验基于PicoRV32的RTL-to-GDS流程，引入Token ROI成本效率指标。结果表明，相同基础模型下不同agent架构性能差距达86.27%，Token ROI差异高达105.92倍，FluxEDA得分97.94，优于Claude Code。

此前评估仅关注单个模型在孤立EDA任务上的表现，缺乏对完整流程和agent系统的对比。该研究首次在统一环境下系统评估端到端EDA流程，揭示了agent架构和成本效率的巨大差异，对AI辅助芯片设计工具的选择和优化具有直接指导意义。

不同agent架构的核心差异在于如何分解任务、调用工具和利用反馈。Token ROI指标衡量单位token消耗和运行时间带来的设计质量提升，反映了架构效率。性能差距源于代理的规划、错误修复和工具交互能力，而不仅仅是底层LLM的能力。

芯片设计工具开发者需关注agent架构设计而非仅更换基础模型；使用AI agent的团队可通过Token ROI指标比较不同方案的成本效率，优化工作流。FluxEDA在RTL-to-GDS流程中的高得分表明特定架构在工业场景中具有实际优势。

• 开发针对EDA流程的专用agent架构，如FluxEDA的设计思路，以提升端到端自动化效果
• 集成Token ROI指标到AI芯片设计工具中，帮助用户量化成本与质量权衡
• 基于FluxBench的基准测试结果，优化现有agent系统（如Claude Code）的工具调用和反馈利用策略

• FluxBench是否开放源代码，以便其他团队复现或扩展其评估框架？
• FluxEDA的具体架构设计和关键模块（如任务分解、工具调用策略）是什么？
• 不同的agent架构性能差异在更复杂的设计任务（如大型SoC）中是否仍然显著？
• Token ROI指标是否适用于评估其他非EDA领域的AI agent系统？