在芯片设计验证（DV）领域，调试（debug）被戏称为「真正的设计工作」。传统上，极端案例（corner case）的分析常被视为最大挑战，但Bronco AI首席执行官David Zhi LuoZhang指出，实际耗时更久的是回归测试后的故障分类——当数百个失败案例堆叠时，工程师常因误判根因而陷入重复排查的泥潭。一家中型芯片公司DV团队的数据显示，约35%的调试时间浪费在跨团队的任务误分配上。

Bronco AI的解决方案采用「智能体」（agentic）架构，其核心是将工程师的调试经验转化为可自动执行的「剧本（Playbook）」。例如，工程师提出「验证AES状态机在中断触发后的计数器行为」的需求，系统会自动关联RTL代码、测试平台、日志文件及波形数据，生成包含步骤优先级的分析路径。通过LLM技术，系统还能识别设计规范与实现之间的「抽象鸿沟」，例如通过逻辑锥反推（backtracking through logic cones）技术减少AI的幻觉输出。

该平台的技术壁垒体现在「思维层」（Thinking Layer）的构建——不是简单复制工程师的结论，而是提炼其决策模式。David强调，系统会避免学习用户的设计机密数据，而是专注于「如何思考问题」。这种方法论使Bronco能够将调试效率提升40-60%，同时通过「生产环境共体验」（in production协作）模式持续迭代算法，目前已应用于多个7nm以下先进制程芯片项目。

值得关注的是，Bronco AI将验证领域的成功经验视为跳板。David透露，其底层架构设计已预留向DFT（可测试性设计）和功耗验证扩展的能力。这种从单一场景切入、逐步扩展技术矩阵的策略，或为AI在芯片EDA工具链的深度整合提供新范式。