用于深度学习模型从 TensorFlow 迁移到 JAX 的多智能体 AI 系统

针对深度学习框架迭代导致的模型维护难题，本文提出一种多智能体 AI 系统，实现从 TensorFlow 到 JAX 的自动迁移。该系统核心包含一个结合静态分析与 AI 指令的规划器，能生成复杂代码的可靠迁移计划，并由协调器与编码智能体执行。此外，文章定义了质量指标及 AI 评判机制以加速无测试代码的开发。实验表明，该方法在大规模实际场景中显著提升了迁移效率（6.4-8 倍加速），形成了 AI 辅助自身开发的良性循环。