Newest papers

LoopHIL: Looping Hardware into LLM-assisted Agents for Wireless Embedded Systems

Dhairya Shah, Spanddhana Sara, Savitha Viswanadh Kandala, Ambuj Varshney · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.24231 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Vietnamese

Các đại lý LLM được sử dụng rộng rãi để phát triển phần mềm và gỡ lỗi, nhưng việc áp dụng chúng trong các hệ thống nhúng, đặc biệt là cho các nhiệm vụ không dây, vẫn còn hạn chế. Điều này là bởi vì các nhà phát triển nhúng đòi hỏi phải thử nghiệm phần cứng trong vòng. Các đại lý không thể trực tiếp quan sát phổ, pin dò, hoặc đo điện, vì vậy họ không thể xác minh chức năng liên kết không dây; hiện nay, các kỹ sư con người thực hiện xác minh này. Chúng tôi có hệ thống đánh giá liệu các đại lý LLM có thể thiết lập liên kết không dây khi được cung cấp với quyền truy cập phần cứng. Chúng tôi giới thiệu LoopHIL, một khuôn khổ cho phép các đại lý điều khiển một băng ghế RF đa thiết bị, giám sát nó với bộ phân tích phổ, bộ phân tích logic và đồng hồ năng lượng, và xác

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

LLM agents are widely used for software development and debugging, but their adoption in embedded systems, especially for wireless tasks, remains limited. This is because embedded development requires hardware-in-the-loop testing. Agents cannot directly observe the spectrum, probe pins, or measure power, so they cannot verify wireless link functionality; currently, human engineers perform this verification. We systematically evaluate whether LLM agents can establish wireless links when provided with hardware access. We introduce LoopHIL, a framework that lets agents control a multi-device RF bench, monitor it with a spectrum analyzer, logic analyzer, and energy meter, and validate links against a verification ladder, all within code-enforced safety limits. Across four increasingly complex tasks, from generating a carrier to backscatter decoding by a commercial receiver, and using six models from two vendors, hardware-in-the-loop increases task completion rates from 54% to 79% and from 17% to 83% on the most challenging task. It also halves task time and output tokens. With debugging tools, agents decrease tag power consumption by up to 96%. However, small models often report unverified claims, so independent hardware checks remain necessary.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Debugging, Wireless, Computer science, Embedded system, Task (project management), Power consumption

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange