Advancing Model Research in AgentX: Long-Horizon Autonomy for Industrial Recommender Systems
工业推荐系统长程自主模型研究：AgentX-Model 双智能体框架
🧭 Agent 多智体协作优化 ★ 深度解读
Kuaishou
双智能体分隔提案规划与实验执行，以四类研究动作持续迭代推荐模型，实现工业场景长程自主研究
📌 工作参考价值（5 点）
- 可采用「提案规划 Agent + 实验执行 Agent」双上下文隔离：Research Agent 只看摘要、diff、测量汇总，不加载全部训练日志；Model Agent 专注代码与训练调试。适合把已有实验平台改造成长程自动迭代。
- 实验归档必须保存每轮最佳实现而非只存最后版本：业务中 48% 的多轮实验最后轮低于中间最佳；保留 round-specific diff、evaluation context 和诊断观察，可让后续实验直接复用最佳起点。
- 评估要同时报告 business baseline、direct parent、strongest ancestor 三个增量，避免把继承上游增益误判为新方案贡献；对推荐模型迭代平台尤其重要。
- 任务调度先用固定轮转（Reproduce/Follow-up/Composition/Diagnose）+ Agent 候选选择即可，复杂 Bandit/Joint 不一定带来稳定效率提升；工程上可先落地简单规则。
- 业务校准问题（如广告 PCOC 偏差）应先做 Diagnose 实验收集证据，再设计修复，不要直接调大损失权重；论文实验显示通过统计校正因子可降低 22% 以上误差且保留排序增益。