摘要
本文提出一种统一的多智能体架构,旨在从数据集和自然语言目标出发,自动化生成端到端机器学习流水线。该系统包含五个智能体,分别负责数据剖析、意图解析、微服务推荐、有向无环图构建及执行。通过集成代码级检索增强生成、可解释混合推荐机制以及基于大模型的自愈与自适应学习策略,系统在 150 个任务中实现了 84.7% 的成功率,显著提升了鲁棒性并缩短了开发时间。
AI 推荐理由
论文核心在于多智能体协作生成端到端 ML 流水线,涉及任务分解与 DAG 构建规划。
研究机构
Bucharest University of Economic Studies, Department of Economic Informatics and Cybernetics, no.6 Piața Română, Bucharest, 010734, Romania
论文信息