LEGO：LLMスキルベースのフロントエンド設計生成プラットフォーム
arXiv cs.AI / 2026/4/28
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要点
- 本論文は、単発のタスク特化エージェントではなくLLMエージェントを用いてデジタル・フロントエンド設計を生成するための、統一的なスキルベース・プラットフォーム「LEGO」を提案しています。
- LEGOはフロントエンドの処理フローを6つの独立したステップに分解し、各エージェント能力を「回路スキル」として標準化された合成可能部品（プラグアンドプレイ）にしています。
- スキルライブラリは100本超の論文調査と11件のオープンソースを用いたうえで、6ステップの有限状態機械（FSM）定式化により42個の実行可能な回路スキルを抽出して構築されます。
- Agent Skill RAGにより、埋め込みモデルに依存せずサブミリ秒の高速リトリーバルを実現し、モジュール性と速度を両立しています。
- gpt-5.2-codexが追加の高推論条件下で解けない41問の難問VerilogEval v2に対し、個別の回路スキルをLEGO内で構成することでPass@1を0.000から0.805に引き上げ（80.5%向上）、既存手法を上回りMAGEと同等の結果が得られます。プラットフォームとスキルはGitHubで公開されています。
