บริษัท เอเอ็มดี (AMD) เปิดตัวแพลตฟอร์มผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์ในชื่อ AMD Ross ซึ่งเป็นระบบ AI แบบ Agentic สำหรับนักพัฒนาระบบสมองกลฝังตัว (Embedded System) โดยเครื่องมือดังกล่าวถูกออกแบบมาเพื่อช่วยลดระยะเวลาในกระบวนการทำงานตั้งแต่การออกแบบสถาปัตยกรรม การปรับแต่งประสิทธิภาพ การแก้ไขข้อบกพร่อง การออกแบบแผงวงจรพิมพ์ ไปจนถึงการเขียนซอฟต์แวร์และการนำระบบไปใช้งานจริง

ซอฟต์แวร์นี้ทำงานโดยรับคำสั่งผ่านภาษาธรรมชาติเพื่อค้นหาเอกสาร ตรวจสอบสถานะ รันคำสั่ง และดำเนินการตามกระบวนการทำงานที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว องค์ประกอบหลักของระบบประกอบด้วยเครื่องแม่ข่าย Model Context Protocol (MCP) ที่เชื่อมต่อผู้ช่วย AI เข้ากับเครื่องมือพัฒนาของบริษัท ฐานข้อมูล AMD Knowledge Base สำหรับการสืบค้นคู่มือและเอกสารทางวิชาการ รวมถึง Agent skills ซึ่งเป็นไฟล์ Markdown ที่รวบรวมแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการออกแบบ นอกจากนี้ยังมีรูปแบบการออกแบบตัวอย่างพร้อมใช้งานจริง ผู้ใช้งานสามารถเลือกใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่และสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ต้องการได้อย่างอิสระ เช่น VS Code, Cursor และ Devin

ผลการทดสอบการทำงานพบว่าระบบสามารถลดระยะเวลาการปรับแต่งการทำงานของอัลกอริทึมลงจาก 2 วันเหลือเพียง 2 ชั่วโมง และใช้ทรัพยากรลอจิกในการประมวลผลลดลงถึง 35 เปอร์เซ็นต์เมื่อเปรียบเทียบกับการเขียนด้วยนักพัฒนาที่เป็นมนุษย์ นายซาลิล ราเจ รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไปฝ่ายอุปกรณ์สมองกลฝังตัวของ AMD ระบุว่าการพัฒนาระบบมีความซับซ้อนมากขึ้นเนื่องจากทีมงานต้องทำงานข้ามโดเมนทั้งฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และปัญญาประดิษฐ์ เครื่องมือนี้จึงเข้ามาช่วยผสานรวมความรู้และเครื่องมือเพื่อเร่งกระบวนการสร้างสรรค์นวัตกรรมให้รวดเร็วยิ่งขึ้น

นักพัฒนาสามารถเข้าถึง AMD Ross ได้แล้วตั้งแต่วันนี้ผ่านเว็บไซต์ทางการของบริษัท โดยบริษัทมีแผนจะทยอยเปิดตัวความสามารถและเครื่องมือใหม่ๆ เพิ่มเติมเป็นประจำทุกเดือน

AMD Launches AMD Ross, an Agentic AI Assistant for Embedded System Design and Development

Advanced Micro Devices (AMD) has introduced an artificial intelligence assistant platform named AMD Ross, an agentic AI designed for embedded system developers. The tool aims to reduce the time required across the development workflow, from architecture design, optimization, debugging, and PCB design, to software development and final system deployment.

The software operates by receiving natural language commands to search documentation, check tool status, run commands, and execute proven engineering workflows. Its core components include Model Context Protocol (MCP) servers that connect AI agents to the company’s development tools, the AMD Knowledge Base for querying user and product guides, and Agent skills, which are Markdown files capturing best practices for common design tasks. The platform also provides ready-to-run design examples. Users have the flexibility to utilize their preferred large language models and integrated development environments, such as VS Code, Cursor, and Devin.

Real-world application testing showed that the system could reduce algorithm optimization time from 2 days to just 2 hours while utilizing 35 percent fewer logic resources compared to expert human coding. Salil Raje, senior vice president and general manager of AMD Embedded, noted that embedded development is becoming increasingly complex as teams work across hardware, software, and AI domains. This tool integrates knowledge and tools to accelerate the product innovation lifecycle.

Developers can access AMD Ross starting today through the company’s official website. The company plans to roll out additional capabilities and workflow tools on a monthly cadence.