更高层次的抽象能让Agent设计出更好的芯片吗？

大语言模型（LLM）Agent正被越来越多地探索用于芯片设计，但现有方法大多直接在RTL层面工作。我们探究Agent能否借助更高层次的抽象设计出更好的芯片。我们比较了直接RTL设计、基于Agent的HLS设计、编译后HLS精修与HLS后RTL精修，并将基于Agent的HLS设计与HLS后RTL精修结合为带RTL精修的AgenticHLS（AHRR）。我们以FPGA作为实用、易部署的端到端评估平台，同时指出所研究的设计流程权衡在很大程度上与目标工艺无关。在涵盖11个任务的多样基准套件上，AHRR相对直接RTL设计取得2.6倍的几何平均加速。案例研究表明，HLS将设计知识提炼为Agent可利用的抽象，而RTL精修则找回更低层次的优化机会。这些结果使AHRR成为Agentic芯片设计的一条有前景的工作流。代码与评估工件见该网址。