零知识证明（ZKP）允许证明者在不泄露私有数据的情况下向验证者证明计算正确性，兼顾隐私与可验证性。然而，证明生成过程计算密集，主要涉及多项式（POLY）和椭圆曲线（EC）运算。这两类工作负载对硬件加速提出两个关键挑战：高效支持多种大精度模乘运算，以及在动态切换的 POLY 和 EC 阶段之间保持高利用率。现有可重构加速器仅部分解决这些问题，在精度可扩展性、算法灵活性和资源效率方面仍有限。为克服这些局限，本文提出 ZK-Flex，一个灵活可扩展的软硬件协同设计框架。软件层包含 POLY 和 EC 优化器，通过硬件和工作负载感知的算法选择减少计算量；硬件层集成 TCore（基于 Toom-Cook 的多精度核），配备灵活的网络互连和链表内存机制，在有限内存容量下提高并行度。在代表性 ZKP 基准测试中，ZK-Flex 相比现有技术实现 5 到 11 倍加速，面积效率提升高达 3.8 倍，为高性能可重构 ZKP 加速奠定新基础。