
Silogy
SiLogy Technologies, Inc. · 코딩
Silogy의 Viv는 자사 서버에서 돌아가는 AI 에이전트다. 코드와 로그, 파형 파일을 읽어 실패한 칩 검증 테스트의 원인을 찾고 보고서로 정리한다.

Silogy 소개
About
Silogy란
Silogy는 디지털 설계 검증용 AI 에이전트 Viv를 만드는 회사다. 팀은 Y Combinator W24 배치를 거쳤고 2024년 3월 Hacker News에서 Viv를 공개했다. 실패한 테스트 케이스에 당시 코드, 로그 디렉터리, 파형 파일을 함께 넘기면 테스트가 왜 깨졌는지 파고든다.
겨냥하는 지점은 하드웨어 개발에서 가장 느린 구간이다. 회귀 테스트가 빨갛게 뜬 시점부터 누군가 원인을 파악할 때까지의 시간이다. Viv는 엔지니어가 보는 것과 같은 자료를 읽고, 근거로 삼은 코드 줄과 신호를 보고서에 적는다. Silogy는 디버깅 시간을 최대 90% 줄인다고 말하지만, 이는 회사 주장이지 독립 측정치는 아니다.
연산은 모두 자사 환경에서 끝난다. Viv는 기업 인프라 안에 설치되므로 설계 데이터가 외부로 나가지 않는다. 외부 통신은 사용자가 설정한 LLM 제공자와의 연결뿐이다.
시작하기
- 사내 네트워크의 머신에 Node.js 패키지로 Viv를 설치하고 터미널에서 호출되는지 확인한다.
- 실패한 테스트에 쓰인 코드 버전을 디렉터리 또는 Synopsys VCS 형식 파일리스트로 지정한다.
- 해당 테스트의 로그와 산출물, 파형 파일을 한 디렉터리에 모은다.
- LLM API 키를 넣고 실행을 제출한 뒤 돌아오는 Markdown 보고서를 읽는다.
제품 정보
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사용자
- 검증 엔지니어
- RTL 설계자
- 전담 디버깅 인력이 없는 작은 칩 팀
작업
- 야간 회귀 실패 분류
- 고집 센 테스트 원인 추적
- 인수인계용 결함 보고서 작성
- 수정 확인
활용 상황
- IP를 외부로 못 내보내는 조직
- CI/CD 파이프라인
- 낯선 블록 적응
주요 기능
원인 분석을 스스로 수행
Viv는 실패한 테스트에서 출발해 코드와 로그, 명세, 파형을 직접 훑는다. 오류 줄만 표시하고 끝나지 않는다. 결함이 있을 만한 위치의 논리를 세우고 근거 자료를 인용한다. Silogy는 이 출력을 엔지니어가 확인하는 제안으로 규정한다. 판결이 아니다.
수 GB 규모 파형 디버깅
FST, VCD, FSDB 파형을 읽고 전부 뷰어에 올리지 않은 채 신호 동작을 조회한다. 회귀가 길고 파형이 깊을수록 이런 파형 분석의 차이가 커진다. 답할 수 있는 질문과 포기하는 질문을 가르는 지점이다. 실패 전후의 특정 시간 구간을 지정해 물을 수도 있다.
사내 환경에서만 동작
에이전트 본체와 분석 처리, 읽는 자료가 모두 자사 인프라 안에서 움직인다. 외부 호출은 설정한 LLM API 하나뿐이다. 파운드리나 IP 공급자와 비밀유지계약을 맺은 팀에서는 이 조건이 도입 여부를 그대로 결정한다.
모델은 직접 고른다
OpenAI, Claude, Llama, vLLM 호환 엔드포인트의 키를 넣으면 Viv의 추론은 그 모델을 거친다. 모델 선택과 비용을 직접 쥐고, 제공자를 바꿔도 도구를 갈아엎지 않는다. Claude Code를 이미 쓰는 팀은 그 CLI로 Viv를 돌릴 수 있다.
커맨드라인과 CI/CD 연동
조작은 작은 CLI에 모여 있다. 패키지를 설치하고 코드와 로그를 붙여 실행을 제출한다. 표준 입력이 터미널이 아니면 헤드리스로 바뀌어 Markdown 보고서를 출력한다. 결과를 에디터에서 보고 싶으면 VS Code 확장을 쓰면 된다.
프로젝트와 함께 자라는 지식 베이스
Viv는 실행을 거치며 지식 베이스를 계속 갱신한다. 설계와 테스트벤치 관례, 과거 실패의 맥락이 쌓이므로 두 번째 디버깅은 첫 번째보다 배경이 두껍다.
장단점
장점
- 도입이 짧다. Node.js 패키지 하나와 제출 명령이면 되고, 미리 클러스터를 세울 필요가 없다.
- 설계 데이터가 외부로 나가지 않아 칩 업계의 통상적인 보안 심사를 통과하기 쉽다.
- LLM은 직접 고르고 그 제공자에게 바로 지불한다. 모델 비용이 눈에 보이고 되돌릴 수 있다.
- 헤드리스 운영에서는 야간에 깨진 테스트가 CI에 저장할 수 있는 Markdown 산출물이 된다.
- 보고서가 구체적인 코드와 신호를 가리켜서, 검토하는 쪽이 추론을 확인할 수 있다. 무조건 신뢰할 필요가 없다.
단점
- 공개 가격표가 없다. 비용을 알려면 데모를 예약하고 영업과 이야기해야 한다.
- 실패한 테스트와 읽을 수 있는 코드, 로그, 파형이 필요하다. 테스트벤치를 새로 만들어 주는 도구가 아니고, 한 번도 돌지 않은 환경도 고치지 못한다.
- 답의 품질은 연결한 모델을 따라간다. 파형을 다루는 긴 세션에서는 토큰 비용도 커진다.
- Silogy 자체 문서가 Viv가 틀릴 수 있다고 인정한다. 어떤 보고서든 엔지니어 확인이 필요하다.
자주 묻는 질문
Silogy가 만든 디지털 설계 검증용 AI 에이전트다. 실패한 테스트 케이스를 받아 코드와 로그, 파형, 명세에서 원인을 추정하고 조사한 내용을 보고서로 쓴다.
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