HLSClaw: 스킬 기반 에이전트 하네스를 통한 고수준 합성(HLS)으로의 Vibe Coding 적용

요약

LLM 에이전트가 고수준 합성(HLS) 최적화에 적용되는 데 한계가 있어, HLSClaw라는 스킬 기반 에이전트 하네스를 제안합니다. 이는 HLS 최적화를 자율적인 에이전트 제어 문제로 재구성하여 모듈식 스킬과 피드백 오케스트레이터를 활용합니다. 벤치마크 결과, HLSClaw는 기하 평균 지연 시간 속도 향상률 39.12배를 달성하며 높은 성능을 입증했습니다.

핵심 포인트

• HLS 최적화는 복잡한 제약 조건으로 인해 LLM 에이전트의 적용에 한계가 있습니다.
• HLSClaw는 HLS 전용 스킬 기반 에이전트 하네스로 설계되었습니다.
• 최적화를 자율적인 에이전트 제어 문제로 재구성하여 탐색합니다.
• 벤치마크에서 39.12배의 지연 시간 속도 향상률을 달성했습니다.