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后量子密码（PQC）硬件设计是一个复杂且多层级的过程，存在诸多挑战。首要瓶颈在于将PQC参考代码从C语言转换为高层次综合（HLS）规范，这一过程需要大量人工重构工作[1]-[3]。另一瓶颈是复杂PQC原语（包括数论变换（NTT）加速器和宽内存接口）的综合可扩展性问题。虽然大语言模型（LLMs）在Python等通用语言编码中表现卓越，但面向硬件设计的编码更具挑战性——反馈驱动与智能体协同集成是当前最先进方法取得成功的关键原则。该研究团队提出LLM4PQC框架，该基于LLM的智能体系统可将高级PQC规范及参考C代码重构为符合HLS要求且可综合的C代码，并生成验证所得的RTL代码。为确保正确性，该工作采用分层验证机制，涵盖快速C编译仿真及RTL仿真。针对NIST PQC参考设计的案例研究表明，与传统流程相比，该框架能显著减少人工工作量并加速设计空间探索。总体而言，LLM4PQC为复杂硬件加速器综合提供了高效有力的实现路径。