AdCoEvo: A Co-Evolving Multi-Agent Advertising Delivery System
AdCoEvo：协同进化的多智能体广告投放系统
🧭 多智能体协同进化广告投放 ★ 深度解读
中国科学院信息工程研究所 · 中国科学院大学网络空间安全学院 · 悉尼大学 · 京东
角色分工+轮换更新的多智能体广告投放系统，相比规则基线 ADV 提升 14.02%、CPA 降低 7.07%
📌 工作参考价值（4 点）
- 角色切分可复用：把广告投放拆成账户级预算规划（Planner）、单元级 tCPA 调整（Optimizer）、周期末诊断（Inspector）三个独立 LoRA 策略，按各自反馈结算周期更新。这比单 Agent 一条链路更稳定，且能分别积累运营经验。
- 在线持续学习用异步轮换：每周期只更新一个角色，其他参数冻结，用实际业务反馈（ADV/CPA）作为奖励；每个角色配一个轻量 PrefixValueModel 做 baseline 降方差，适合延迟反馈场景。
- 诊断 guidance 优于统计摘要：让 Inspector 生成结构化诊断并作为下一周期 Planner/Optimizer 的输入，实验中比固定统计摘要 ADV +1.61%、CPA −1.55%。
- 小模型+领域训练更划算：8B 模型+每角色 LoRA 的 API 成本远低于闭源大模型，且性能更好；广告投放任务组织与领域训练比模型规模更关键。