面向Verilog实训的FPGA智能纠错教育智能体开发摘要随着数字芯片设计人才需求激增与EDA工具学习曲线陡峭之间的矛盾日益突出，如何利用人工智能技术辅助Verilog硬件描述语言实训教学已成为一个重要研究方向。本文设计并实现了一套面向Verilog实训的FPGA智能纠错教育智能体系统，该系统融合大语言模型的代码理解能力与传统EDA工具的语法检查、仿真验证功能，构建了“错误诊断—智能纠错—教学反馈”三位一体的闭环教学体系。系统采用多智能体协作架构，包含代码解析智能体、错误诊断智能体、纠错生成智能体和教学交互智能体，能够自动识别Verilog代码中的语法错误、语义错误和逻辑错误，生成针对性的修改建议与教学解释。实验结果表明，该系统对常见Verilog错误的识别准确率达到87.3%，纠错成功率达76.5%，显著提升了FPGA实训教学的效率与质量。关键词：FPGA；Verilog；智能纠错；教育智能体；大语言模型；EDA一、引言1.1 研究背景现场可编程门阵列（FPGA）作为数字系统设计的核心平台，在通信、人工智能加速、嵌入式系统等领域具有广泛应用。Verilog作为最主流的硬件描述语言之一，是FPGA设计人员必须掌握的核心技能。然而，Verilog实训教学面临着多重挑战。首先，EDA工具链（如Vivado、Quartus Prime）本身复杂度极高，其错误信息往往晦涩难懂，初学者面对动辄数十行的编译错误日志常常不知所措。研究表明，EDA工具的错误信息对
