Multi-Agent System ML Pipeline Generation Self-Healing Task Planning
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
作者 Adela Bara, Gabriela Dobrita, Simona-Vasilica Oprea
发布日期 2026-04-29
arXiv ID 2604.27096
相关性评分 9/10 (高度相关)