RecHarness: A Bandit-Routed Agentic Harness for Self-Evolving Recommender Systems
RecHarness：基于Bandit路由与LLM代理的推荐模型自进化框架
🧭 Bandit路由+LLM生成·推荐模型自动迭代 ★ 深度解读
Georgia Institute of Technology · Kuaishou Technology
用Thompson采样选择编辑方向，LLM负责具体代码修改，在有限预算下稳定优化推荐模型
📌 工作参考价值（4 点）
- 分离方向决策与代码生成：把“试什么方向”交给Bandit（基于历史成功/失败后验），把“怎么改代码”交给LLM，避免LLM在巨大搜索空间内盲目发散。推荐系统工程师可借鉴此架构，用简单统计路由控制尝试领域（架构、损失、特征），用LLM执行具体编辑。
- Jump-Basin机制跳出局部最优：当近期提升速率低于阈值时，自动开放结构跳跃臂（如更换序列编码器）。线上A/B显示，这一机制在短期局部精调无收益后自动激活，产出了可部署的结构改进。在广告排序或CTR模型迭代中，可设置类似机制自动触发大改。
- 实验技能（Experiment Skill）作为文本记忆：动态总结成功编辑、失败原因和趋势，形成紧凑的文本上下文注入LLM提示，避免模型重复犯错。可直接迁移到工业Agent中，用于维护试验记录、提炼可复用策略。
- 有限试验预算下的高效分配：Thompson采样在每一轮集中分配试验给高潜力臂，使47.92%的非基线试验刷新了best-so-far分数（随机分配仅22.45%）。在电商搜索/推荐中，当单次全量训练和评估成本高时，此路由可显著提高试验效率。