AgenticPD：一种用于物理设计 QoR 优化的阶段感知智能体框架

物理设计结果质量（QoR）优化困难且昂贵，单阶段决策常影响后续流程，且每次评估均需高昂的 EDA 全流程运行。现有方法多将其视为扁平参数调优或脚本生成任务。本文提出 AgenticPD，一种阶段感知的智能体框架。该框架围绕物理设计流的阶段边界构建，由裁判智能体导航搜索，阶段专用智能体利用本地工具做出局部决策。系统支持结构化观察、执行历史管理及从中间状态分支复用检查点，所有候选方案均在布线后签核阶段评估。实验表明，AgenticPD 在保持功耗和面积竞争力的同时，显著提升了时序性能。