AgentX: Towards Agent-Driven Self-Iteration of Industrial Recommender Systems
AgentX：面向工业推荐系统的智能体驱动自我迭代
🧭 多智能体闭环驱动推荐策略与模型自进化 ★ 深度解读
Kuaishou
生产部署的多智能体闭环，自主生成、实现、评估并进化推荐实验，实现业务收益的复利增长。
📌 工作参考价值（5 点）
- 构建推荐迭代闭环智能体：将“想法→代码→A/B评估→知识沉淀”全流程 agent 化，把工程师从重复性劳动（拉数据、改配置）中解放，直接复用至电商/广告推荐策略迭代，显著提升实验并发量与产出速度。
- 证据加权生成与防重复机制：用实验 KB、系统 KB、数据分析、模型研究四类知识源对候选想法打分，自动过滤重复、不可行或违背护栏的策略，避免“重新发明失败”，可借鉴到搜索推荐实验管理平台。
- 生产代码可靠性保障：通过仓库模式查询、DSL 检查器、静态 lint 等多维验证，防止 LLM 生成代码时的属性幻觉和注册缺失，大幅降低人工介入，适合在自动化投放引擎或特征平台落地。
- 离线模型研究的可信归因：强制每个模型改动声明因果链和可观测量，并用专家投票与日志确定性提取来判断收益是否可信，防止无法归因的 AUC 增益污染知识库，对工业级 AutoML 或模型迭代管线有直接参考意义。
- 基于轨迹的自我进化（SGPO）：利用执行轨迹的语义梯度持续优化 prompt，形成“越用越强”的飞轮，可迁移至其他需要持续改良的 agent 系统（如广告文案生成、动态排序策略优化）。