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PICopilot：基于大语言模型的智能体框架，助力光子集成电路脚本化设计

文章背景与核心概要

随着光子集成电路（PIC）技术的飞速发展，设计范式正从传统的图形用户界面（GUI）向脚本化方法转型，以追求更高的灵活性、可移植性和可维护性。然而，脚本化设计带来了显著的门槛：设计师必须掌握复杂的应用程序接口（API）和编程语言，这比直观的 GUI 工作流需要投入更多的时间和精力。

为了弥补这一生产力差距，研究人员推出了 PICopilot，这是首个基于大语言模型（LLM）的智能体框架，旨在通过自然语言指令直接自动化生成 PIC 设计脚本。PICopilot 利用具有内置反馈循环的多智能体架构和专门的检索增强生成（RAG）流水线，实现了极高的可靠性和成功率。在涵盖多种 PIC 脚本任务的基准测试中，PICopilot 成功完成了全部 48 项任务，在未引入显著延迟或计算开销的情况下，超越了现有的 LLM 解决方案（包括配备通用 RAG 流水线的 GPT-5 模型在 21 项额外任务上的表现）。

📌 摘要

光子集成电路（PIC）的快速演进正在将设计范式从传统的图形用户界面（GUI）转向基于脚本的方法，从而提供了增强的灵活性、可移植性和可维护性。然而，基于脚本的设计引入了显著的障碍：设计师必须掌握复杂的应用程序编程接口（API）和编程语言，这比直观的 GUI 工作流需要更多的时间和精力。

The rapid evolution of Photonic Integrated Circuits (PICs) is transitioning the design paradigm from traditional Graphical User Interfaces (GUIs) to script-based methods, offering enhanced flexibility, portability, and maintainability. However, script-based design introduces notable hurdles: designers must master complex application programming interfaces (APIs) and programming languages, which demands significantly more time and effort than intuitive GUI workflows.

为了弥补这一生产力差距，研究人员引入了 PICopilot，这是第一个基于大语言模型（LLM）的智能体框架，旨在通过自然语言指令直接自动化 PIC 设计脚本的生成。通过利用具有内置反馈循环的多智能体架构和专门的检索增强生成（RAG）流水线，PICopilot 实现了卓越的可靠性和成功率。在多样化的 PIC 脚本任务基准测试中，PICopilot 成功完成了全部 48 项任务——在不引入显著延迟或计算开销的情况下，超越了现有的 LLM 解决方案（包括与通用 RAG 流水线配对的先进 GPT-5 模型在 21 项额外任务上的表现）。

To bridge this productivity gap, the researchers introduce PICopilot, the first Large Language Model (LLM)-based agentic framework designed to automate PIC design script generation directly from natural language instructions. By utilizing a multi-agent architecture with built-in feedback loops and a specialized Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline, PICopilot achieves exceptional reliability and success rates. On a diverse benchmark of PIC scripting tasks, PICopilot successfully completed all 48 tasks—outperforming existing LLM solutions (including the advanced GPT-5 model paired with a general RAG pipeline on 21 additional tasks) without introducing substantial latency or computational overhead.

📋 文档元数据

  • 提交日期： 2026 年 8 月 3 日（最后修订：2026 年 8 月 6 日）
  • 篇幅： 9 页，6 幅图表
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