Saarthi: Framework für domänenspezifisch Intelligenz in der formalen Verifikation

Saarthi ist ein KI-Framework, das Agenten in einer Multi‑Agenten‑Kooperation nutzt, um die gesamte Formalverifikation von der Spezifikation bis zur Abdeckung zu automatisieren. Trotz eines bereits vorhandenen End‑to‑End‑Flows und einer Erfolgsquote von rund 40 % stehen noch mehrere Herausforderungen an, die die Robustheit und Zuverlässigkeit des Systems erhöhen sollen.

Derzeit ist die Entwicklung von Artificial General Intelligence (AGI) noch ein langfristiges Ziel, und aktuelle Large‑Language‑Model‑basierte Agenten neigen zu Halluzinationen und Fehlern, besonders bei komplexen Aufgaben wie der Formalverifikation. Saarthi soll mit gezielten Verbesserungen einen bedeutenden Schritt in Richtung domänenspezifischer Generalintelligenz darstellen, insbesondere für Aufgaben mit kurzen Kontexten und kurzfristigen Anforderungen (STSC), die in der Verifikation häufig auftreten.

Die Autoren stellen zwei zentrale Verbesserungen vor: Erstens ein strukturiertes Regelwerk und eine Spezifikationsgrammatik, die die Genauigkeit und Steuerbarkeit der SystemVerilog‑Assertion (SVA) –Generierung erhöhen. Zweitens die Integration fortschrittlicher Retrieval‑Augmented‑Generation‑Techniken, darunter GraphRAG, die den Agenten Zugriff auf technisches Wissen und bewährte Verfahren ermöglichen, um ihre Ausgaben iterativ zu verfeinern und zu verbessern.

Die Leistungsfähigkeit dieser Erweiterungen wurde anhand anspruchsvoller Testfälle aus dem NVIDIA CVDP‑Benchmark für Formalverifikation evaluiert. Die Ergebnisse zeigen, dass Saarthi mit den neuen Komponenten eine verbesserte Effizienz und Genauigkeit erreicht, was die Grundlage für weiterführende Entwicklungen im Bereich der domänenspezifischen KI für die Formalverifikation bildet.