論文の概要: ZhuLong: Execution-Grounded LLM Agent for EDA Scripting with Offline API Self-Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.07925v1
• Date: Sat, 08 Aug 2026 05:05:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-11 19:16:36.567757
• Title: ZhuLong: Execution-Grounded LLM Agent for EDA Scripting with Offline API Self-Exploration
• Title（参考訳）: ZhuLong: オフラインAPIによるEDAスクリプティングのための実行Grounded LLM Agent
• Authors: Yang Liu, Shiwei Hou, Xiyuan Chen, Yu Wang, Sen Yuan, Qirui Gan, Shao You, Feifan Chen, Wencheng Li, Shuyang Hu, Yongzhou Liu, Emma Xia, Xiaojing Lu, Hao Wang, Fan Xu, Yanfeng Li,
• Abstract要約: 本稿では,PyAether と SKILL のための実行基底型 LLM 符号化エージェント ZhuLong について述べる。 ZhuLongは、API検索、ドキュメントインスペクション、統合MPPツールによるサンドボックス実行を組み合わせたものだ。 レイアウトとスキーマに関する20のインタラクティブなタスクにおいて、ZhuLongはPyAetherの60.0% Pass@1、SKILLの50.0%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.947455562295081
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: EDA scripting with tool-specific, often undocumented APIs remains a long-tail bottleneck that existing LLMs fail to address. This paper presents ZhuLong, an execution-grounded LLM coding agent for PyAether and SKILL that combines API retrieval, documentation inspection, and sandbox execution via unified MCP tools, augmented by an offline API self-exploration mechanism that infers undocumented API behaviors through counterfactual experimentation. We evaluate ZhuLong on EDA-Eval-PyAether, a benchmark of 158 real-world tasks with assertion-based execution, where the complete system achieves 78.5% Pass@1 in the commercial Empyrean Aether environment, substantially outperforming a pure LLM baseline (23.6%). Ablation studies identify sandbox execution as the dominant performance driver (41.2 pp drop when removed), with the self-exploration mechanism contributing an additional 3.2 pp accuracy gain and a 22.1% reduction in per-task tool calls. On 20 interactive tasks involving unsaved layouts and schematics, ZhuLong achieves 60.0% Pass@1 for PyAether and 50.0% for SKILL.
• Abstract（参考訳）: ツール固有の、しばしば文書化されていないAPIを使ったEDAスクリプティングは、既存のLLMが対処できない長いボトルネックのままである。 本稿では,PyAether と SKILL の LLM コーディングエージェントである ZhuLong について述べる。これは API 検索,ドキュメント検査,サンドボックス実行を統合 MCP ツールで組み合わせたもので,非文書化された API の動作を偽物実験によって推測するオフライン API 探索機構によって拡張したものである。 EDA-Eval-PyAetherは158個の実世界のタスクをアサーションベースの実行でベンチマークし,商用のEmpyrean Aether環境において78.5%のPass@1を達成した。 アブレーション研究では、サンドボックスの実行が主要なパフォーマンスドライバ(除去すると41.2ppドロップ)であり、自己探索機構により3.2ppの精度が向上し、タスク毎のツールコールが22.1%削減された。 未解決のレイアウトとスキーマを含む20のインタラクティブタスクにおいて、ZhuLongはPyAetherの60.0% Pass@1、SKILLの50.0%を達成した。

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