随着半导体设计规模和复杂性的增长，调试过程已成为阻碍创新速度的日益严重的障碍。技术评估显示，调试过程消耗了验证总工作量的约 44%。随着现代设计达到数百万个逻辑门，传统方法已无法跟上这种复杂性。
调试挑战：难度轴与数量轴
调试过程的难度在两个基本轴线上扩展，需要根本性的解决方案：
- 错误难度（Bug Difficulty）：某些错误需要跨越多个设计层级、长序列时间线以及组件间复杂交互进行深度追踪，这使得确定根本原因成为一项艰巨的任务。
- 错误数量（Bug Quantity）：在回归测试过程中，可能会同时出现数百个故障。这些故障可能由不同的错误引起，也可能全部源于同一个根本原因，这让工程师在确定优先级时感到困惑。
人工智能在根本原因分析（RCA）中的方法
“ChipAgents RCA”方法不再将调试视为回答简单问题的过程，而是将其视为一个“搜索问题”。系统会探索最可能的路径，测试不同的假设，然后对解释进行排序并向工程师提供置信度评分，从而有助于缩短查找复杂错误的时间。
通过智能分类提高流程效率
最大的问题在于“回归测试分类”（Regression Triage）；运行每个失败的模拟并为其生成完整数据（波形）在时间和计算能力方面成本极高。为了解决这一困境，新方法依赖于两种策略：
第一：智能分组（Intelligent Binning）：超越传统的模式匹配，将具有相同根本原因的故障归为一组，即使它们表现出的错误日志不同。
第二：见证选择（Witness Selection）：确定能够解释故障的最少模拟次数，并仅在启用数据生成（波形转储）功能的情况下重新运行它们，从而显著减少计算浪费。
对工程师而言，实际发生了什么变化？
最终目标是将工程师的角色从“开始错误分类过程”转变为“审查分类结果”。工程师无需花费数小时进行手动搜索，系统将执行一个自动化工作周期，包括：测试 ← 智能分组 ← 见证选择 ← 重新运行模拟 ← 根本原因分析 ← 建议修复 ← 验证 ← 最终测试。
当工程师回来审查结果时，系统可能已经解决了部分错误，或者提供了准确的报告，说明了哪些问题已修复，哪些仍需要人工干预。
准确性与经济成本之间的平衡
这些系统依赖“多代理系统”通过并行探索来提高准确性。然而，挑战仍然在于保持成本效率（Token 和成本效率）。实验表明，使用与传统单代理系统相当的成本即可实现领先的性能，这使得自动化在大型半导体开发环境中具有商业可持续性。