इस शोधपत्र में, हम ORFS-एजेंट प्रस्तुत करते हैं, जो एक बड़े पैमाने के भाषा मॉडल (LLM) पर आधारित एक पुनरावृत्तीय अनुकूलन एजेंट है। ORFS-एजेंट ओपन-सोर्स हार्डवेयर डिज़ाइन प्रवाहों में पैरामीटर ट्यूनिंग को स्वचालित करके एकीकृत परिपथ डिज़ाइन के जटिल वर्कफ़्लो को अनुकूलित करता है। हजारों पैरामीटरों वाले आधुनिक एकीकृत परिपथ डिज़ाइन प्रवाहों में, ORFS-एजेंट बायेसियन अनुकूलन की तुलना में अधिक कुशल संसाधन उपयोग और बेहतर डिज़ाइन मेट्रिक्स प्रदर्शित करता है। दो अलग-अलग तकनीकी नोड्स और विभिन्न सर्किट बेंचमार्क पर किए गए प्रायोगिक मूल्यांकन दर्शाते हैं कि ORFS-एजेंट तार की लंबाई और प्रभावी क्लॉक चक्रों में 13% से अधिक सुधार करता है और अनुकूलन पुनरावृत्तियों की संख्या को 40% तक कम करता है। इसके अलावा, यह एक लचीला और व्याख्या योग्य बहु-उद्देश्यीय अनुकूलन ढाँचा प्रदान करता है जो प्राकृतिक भाषा उद्देश्यों का उपयोग करके विशिष्ट मेट्रिक्स को अन्य मेट्रिक्स के साथ तुलना करता है। ORFS-एजेंट मॉड्यूलर और मॉडल-अज्ञेय है, और इसे बिना किसी अतिरिक्त फ़ाइन-ट्यूनिंग के आधुनिक LLM में एकीकृत किया जा सकता है।
