电子设计自动化（EDA）工作流长期碎片化，工程师需要在不同的表示形式、专用软件工具以及多阶段的迭代验证之间进行协调。虽然大语言模型（LLM）为 EDA 带来了更通用的推理和代码生成能力，但现有方法大多聚焦于单一任务，难以在可执行的工程环境中实现自主规划、验证和修复。\ \ ChipOmni 是一个面向 EDA 的知识增强、上下文演化的 AI 代理框架。它将多模态理解、动态规划、多代理协作以及基于验证的工具交互统一到一个自主系统中。通过持续从外部工程工具获取反馈，框架能够保持任务上下文的演进、融合领域知识，并对中间设计进行迭代细化。\ \ 在模拟电路、RTL、测试平台和形式化断言生成等基准上，ChipOmni 在多个任务特定指标上均优于对比基线，并成功完成了 30 项 AnalogCoder‑Pro 任务。长时程案例中，ChipOmni 将自然语言描述的 RISC‑V 规格通过三层设计推进至微型 SoC 的 GDSII 布局，且在物理签核阶段全部通过，初始化后无需人工干预。\ \ 这些结果表明，ChipOmni 能够在异构任务之间实现基于验证的设计协同，支撑长时程工程工作流，推动从碎片化、工具中心的流程向以代理为核心的闭环系统转变。\ \ 点评