DuoDiscover: Scaling Autonomous Discovery Beyond the Evaluation Bottleneck
DuoDiscover：联合发现优化目标与廉价评估器
🧭 多 Agent 协同与多保真评估 ★ 深度解读
Google · UC Berkeley · Stanford University
Agent联合发现优化目标与廉价代理评估器，突破昂贵评估瓶颈
📌 工作参考价值（4 点）
- 当线上 A/B、全量 benchmark 或 serving trace 评估很贵时，可以让每个 agent 为选定模块自动设计轻量 proxy（如关键子集、小规模负载、成本模型），在 proxy 上秒级迭代；真实评估只用于确认候选，并用 Kendall τ 定期校验 proxy 排序保真度，漂移即失效。这种「昂贵评估只做确认、廉价评估负责搜索」的模式可直接用于推荐系统的离线评测、A/B 前筛选和 LLM serving 性能调优。
- 多 agent 编排采用 bottom-up：没有中心化任务分解，轻量 orchestrator 只管理昂贵的真实评估分配、终止停滞 agent、spawn（fresh/transfer/combine）和 brief。这个模式适合把多 agent 优化引入广告出价、精排模型搜索等评估成本高的业务，不必重写搜索逻辑。
- 用 Amdahl 定律做目标剪枝：agent 估计目标代码模块对总指标贡献占比 w，用 1/(1-w) 判断最大潜在收益，优先优化高上限目标。对应到推荐/广告系统，可以先估算某个环节（召回、粗排、特征计算、在线打分）对最终指标贡献上限，再决定是否投入 agent 搜索。
- 论文本身不解决推荐/检索建模问题，但可作为「LLM 驱动的系统优化 + 多保真评估」参考架构，尤其适合有昂贵端到端评估（全量 trace、仿真、大模型评测）的业务团队。