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欢迎来到 UCAgent 文档

本文档提供了安装、使用和开发 UCAgent 的全面指南。

概述

随着芯片设计的愈发复杂，其验证难度和耗时也成倍增长，而近年来大语言模型的能力突飞猛进。于是我们推出了 UCAgent——一个基于大语言模型的自动化硬件验证 AI 代理，专注于芯片设计的单元测试 (Unit Test) 验证工作。该工作流通过 AI，自动分析硬件设计/验证文档、生成测试用例、执行验证任务并生成测试报告，从而提高验证效率。

背景

  • 芯片验证时间已经占据了芯片开发时间的 50-60%，并且设计工程师也将 49% 的时间投入了硬件验证工作，但是首次流片成功率仅有 14%。
  • 随着 LLM 与编程类 Agent 兴起，将 "硬件验证" 抽象为 "软件测试问题" 可实现高比例自动化。

UCAgent 是什么

  • 面向芯片设计单元测试 (Unit Test) 的 AI Agent，基于 LLM 驱动，围绕 "阶段化工作流 + 工具编排" 自动/半自动完成需求理解、测试生成、执行与报告产出。
  • 以用户为主导，LLM 为助理的协作式交互 Agent。
  • 以 Picker & Toffee 为基础，DUT 以 Python 包形式被测试；可与 OpenHands/Copilot/Claude Code/Gemini-CLI 等通过 MCP 协议深度协作。

能力与目标

  • 自动/半自动：生成/完善测试代码与文档、运行用例、汇总报告
  • 完整：功能覆盖率、代码行覆盖率与文档一致性可集成
  • 兼容主流大模型接口；提供 MCP server 接口便于外部 Code Agent 接入
  • 目标：有效减少用户在验证过程中的重复工作

快速开始使用自动化硬件验证，请直接阅读开始使用：即刻开始使用 UCAgent。

自定义其他的工作流，请直接阅读定制开发入门：快速创建自定义工作流。

文档导航

本文档组织为以下几个部分：

开始使用

  1. 前置依赖安装：UCAgent 环境部署、模型配置基础准备
  2. 底层运行架构：UCAgent 底层验证引擎与文件调度原理
  3. UCAgent 三大交互模式总览：三种交互形态场景对比，帮助选型
  4. 模式一：MCP 集成协同模式：面向自动化流水线、工具链集成
  5. 模式二：纯 TUI 本地直连模式：面向终端交互式调试
  6. 模式三：Master Web 可视化交互模式：面向人机协同可视化操作
  7. 结果分析 & 通用流程总结：统一结果解读、通用操作规范

使用导读：所有交互模式共用同一套基础环境配置，前置依赖仅需部署一次；三种模式底层验证逻辑一致，仅交互入口、操作方式存在差异，文档将复用通用配置内容，仅区分差异化启动参数。

功能介绍

定制开发

实践案例