AgRefactor：面向 HLS 兼容性与性能的自进化智能体工作流

高层综合（HLS）虽能加速从概念到硅片的转化，但将现实软件转换为可综合代码仍具挑战。现有方法缺乏灵活性且成本高昂。本文提出 AgRefactor，一种基于大语言模型的多智能体重构工作流。其核心在于引入自进化记忆系统，跨任务积累并检索事实与策略知识，以提升对未知程序的鲁棒性与效率。结合自动化工具，该系统平衡了模型驱动重写与工具转换。实验表明，在复杂基准测试中，AgRefactor 性能优于或持平于最先进工具，并显著提升了硬件执行速度。