NVIDIA与Siemens用NeMo Gym改进芯片设计代理：验证分升至约95%

【事件概述】NVIDIA与Siemens团队于2026年10月14日介绍一项芯片设计智能体评测实践：用开源评测库NeMo Gym检查Siemens Fuse EDA AI Agent在标准单元表征流程中生成Liberty文件的完整轨迹和最终产物，而不只看单次工具调用是否成功。 【关键做法与结果】评测环境为每次运行固定任务、工具、状态与领域验证器，记录代理轨迹、消息及工具动作；验证器检查覆盖率、文件有效性、相对验证、数值精度和结果完整性，任一关键门槛失败都会使总奖励归零。团队据失败轨迹调整代理技能和MCP工具说明，并简化重叠的文件/命令接口、为工具输入加入JSON Schema。NVIDIA与Siemens报告称，在代表性标准单元任务上，平均复合验证分从约55%升至约95%；代理轮次由155降至53，输出Token从约8.1万降至约2.9万。 【适用对象与影响】EDA与芯片设计团队可借此思路把代理评测落到最终工程产物，例如检查缺失单元、工艺角或超出容差的时序/功耗值；类似的产物级验证循环也可供CAE等工程代理参考。 【限制与边界】这些数字来自NVIDIA与Siemens披露的开发评测，不是独立第三方复现。基准使用开源GF180MCU PDK，优化迭代时将任务缩小为2个单元、36个工艺电压温度角，并约进行25轮运行；结果不能直接代表所有芯片、代理或生产流程。文章将最终输出定位为通过领域验证的结果，仍需结合工程师设计的验证规则与人工监督。 官方来源（NVIDIA Technical Blog，2026-10-14；Joshua Mabry、Chris Wing、Niranjan Sitapure、Kenton DeLathouwer、Ming Ming Zhang）：https://developer.nvidia.com/blog/optimizing-agent-reliability-and-tool-calling-efficiency-for-chip-design-using-nvidia-nemo-gym/