AgentEngineer™ 技術將如何改變工程設計的流程

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工程領域正在經歷前所未有的轉型，而幾乎跨各個產業的產品創新速度都在加快。例如，新汽車產品開發週期已經縮短一半，AI 晶片的設計週期也從三年縮短到十二個月。同時，晶片開發的複雜度和成本也持續上升。為了跟上這種驚人的創新速度，同時控制日益增加的複雜度與成本，我們必須重新打造工程流程(re-engineer engineeringTM)。

www.synopsys.com, Jul. 01, 2025 – 

要達成上述的挑戰，必須考慮到晶片設計中三個層次的優化，也就是運算、運算引擎與解算器(solvers)，以及工作流程。本文作者將聚焦在工作流程和它們對於重新定義工程設計的重要性，並討論人工智慧(AI)、特別是代理型 AI 快速進展的功能、如何顯著地優化工作流程。從強化學習到生成式 AI，再到現在的代理型 AI，AI 在工程設計流程上的應用越來越廣泛，有助於因應晶片設計的複雜度與成本，同時加速創新步伐。

我們稱這種應用 AI 代理來改造工程設計流程的技術為 AgentEngineer™ 技術。這種代理系統是專門為了讓工程師的工程設計流程更有效率而打造與訓練的，它可以有效提升生產力、帶來更佳成果，並減少運算資源的需求。

AgentEngineer 的組件能夠以逐漸累進的自主性進行各種推理、規劃、學習和執行任務。將 AgentEngineer 技術整合進現有工程設計流程，將連帶引起所有相關工程作業執行上的根本改變。而工程團隊奮力在這個快速變動的科技環境中維持競爭力，因此，理解並如何因應這種典範轉移(paradigm shift)對於他們來說相當重要。

AI 代理的功能將越來越強大

正如我今年三月在 Synopsys 使用者大會(SNUG)主題演講中的說明，我們已經定義了 AgentEngineer 技術將帶來的「階梯性功能(step functions)」。就像先進駕駛輔助系統(ADAS)有明確的 L1 到 L5 分級一樣，我們的架構也展現了 AI 代理功能逐步提升的過程。接下來，我會分享一個抽象化的模型，說明這些 AI 能力如何逐步優化工程的工作流程。

下圖顯示從 L1 到 L5 的演進，其中 L5 是高度自主的 AI 代理最終狀態，在該階段人類工程師將仰賴 AI 代理來進行無數的任務。

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