用 AI 搞电子工程设计真的不是吹牛

最近在看一个很有意思的项目，一个叫 Marvin 的 AI Agent 居然硬生生地把一套复杂的硬件电路给设计出来了。这哥们儿的目标是复刻那个一直缺货的 OpenAI x Work Louder 的 Codex Micro 宏按键，但人家走的是完全不同的路径：直接让 AI 当“科学家”去解决电子工程问题。

以前我们觉得 AI 最擅长写代码或者写文案，但碰上这种需要考虑物理约束、元器件布局、电路走线（Routing）这种极其硬核的领域，现有的很多 Agent 基本上都是抓瞎。这个项目的思路很硬核，他们不是简单地给 AI 下指令，而是把电子工程定义成了一个“研究课题”。

这个名为 Marvin 的 Agent 具体是怎么干活的？

• 文献综述： 它能自主去翻阅大量的技术文档、工程指南甚至是科学文献，把基础理论吃透。
• 实验设计与验证： 它会针对特定的元件布局（Placement）和走线策略进行模拟测试，就像人类工程师在实验室里做对比实验一样。
• 自我迭代： 这一点最关键，当模拟结果不符合预期或者遇到成本控制的硬约束时，它能根据数据分析结果进行回溯，重新调整设计方案。

最后出来的成果是一个完全可以跑通的 PCB 设计方案，而且成本压到了 40 美元左右。这个硬件长这样：

• 13 个带独立 LED 的可编程按键
• 一个旋转编码器（旋钮）
• 一个摇杆
• 一个触摸盘
• 甚至还可以选配边缘发光的 LED 灯带

说实话，在公司里推行 AI 工作流时，我们最头疼的就是 AI 无法处理“跨学科”的复杂逻辑。如果以后 Agent 能像这样，进入一个完全陌生的物理领域，通过不断实验和自我纠错来完成工程交付，那硬件开发的门槛真的要被彻底重写了。

如果你对这种 AI 驱动的硬件设计感兴趣，可以去 GitHub 看看他们的开源仓库：

https://github.com/yuz207/agentpad13