Крупнейший разработчик ПО для проектирования чипов Synopsys объявил о наборе решений AgentEngineer, рассчитанных на выполнение долгосрочных инженерных задач с применением новой платформы искусственного интеллекта Autopilot. В пакет вошли шесть областей разработки микросхем: проверка чипа, проверка всей системы, физическая реализация, аналоговая и аналогово-цифровая часть, моделирование и анализ. По словам компании, новая система позиционируется как автономная, но результаты на контрольных этапах остаются под участием инженера. Эти заявления подчёркнуты и в контексте последних внедрений в разных проектах.

Официальная информация подчёркивает трёхуровневую структуру платформы: специализированные суперагенты, координирующие агентов-исполнителей; сами агенты-исполнители, которые решают конкретные по задачам; и движки инструментов, которые выполняют запрошенную работу, но не выносят решений. Агенты, предназначенные для долгосрочных задач или задач с длинным горизонтом планирования, помогают справляться с комплексностью целей и требуют сотен или тысяч шагов рассуждений. Такая архитектура призвана ускорить переход к автономной инженерной разработке, сочетая координацию и контроль.

Платформа AgentEngineer охватывает все этапы разработки: от координации работы ИИ-агентов до сбора телеметрии и обеспечения безопасности интеллектуальной собственности через контроль доступа, шифрование и средства защиты среды исполнения. Клиенты могут разворачивать модели как в облаке Synopsys, так и в собственном облаке клиента или на локальной инфраструктуре, используя коммерческие, открытые и дообученные модели ИИ.

В примерах практического применения приводят иллюстрацию цикла проверки чипа: ИИ-агент составляет план, координирует агентов-исполнителей и корректирует курс по мере необходимости. При обнаружении ошибок подключается агент анализа причин — он изучает журналы, группирует ошибки, формулирует гипотезу и проверяет её, затем производит локальную перезапись RTL-кода для подтверждения исправления и формирует отчёт об устранении. Если промежуточные результаты отклоняются от цели, система адаптируется и корректирует поведение.

На тестах в рамках совместной проверки с Nvidia были зафиксированы значительные улучшения: завершение проверки ускорилось до 50 раз, охват тестирования вырос на 20%, а производительность — до 30% в части генерации RTL-кода. Один из клиентов сформировал собственную среду ИИ-разработки на основе коммерческих агентских решений, что позволило сократить расход ИИ-токенов вдвое. Положительные отклики о системе прозвучали от Intel, MediaTek и Samsung, хотя конкретные результаты не были раскрыты.

Synopsys отмечает, что по своей классификации автономности AgentEngineer относится к высшему уровню L5, при этом инженеры сохраняют активное участие и возможность устанавливать контрольные точки проверки и корректировки решений. В компании уточнили, что в каких случаях агенты прерывают выполнение задачи или передают её инженеру, не раскрывая конкретных сценариев, — остаётся за пределами открытых деталей. По словам Synopsys, уже сейчас более 50 клиентов внедряют пакет, а полноценный широкий доступ планируется в конце 2026 года.