論文の概要: AgenticRS-Architecture: System Design for Agentic Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.26085v1
• Date: Fri, 27 Mar 2026 05:26:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-30 21:49:48.360758
• Title: AgenticRS-Architecture: System Design for Agentic Recommender Systems
• Title（参考訳）: AgenticRS-Architecture:エージェントレコメンダシステムのためのシステム設計
• Authors: Hao Zhang, Jinxin Hu, Hao Deng, Lingyu Mu, Shizhun Wang, Yu Zhang, Xiaoyi Zeng,
• Abstract要約: AutoModelは、産業レコメンデーションシステムの完全なライフサイクルのためのエージェントベースのアーキテクチャである。 モデル、機能、リソースの軸に沿って、3つのコアエージェントをインスタンス化する。モデル設計とトレーニングのためのAutoTrain、データ分析と機能進化のためのAutoFeature、パフォーマンス、デプロイメント、オンライン実験のためのAutoPerf。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.522583427934796
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AutoModel is an agent based architecture for the full lifecycle of industrial recommender systems. Instead of a fixed recall and ranking pipeline, AutoModel organizes recommendation as a set of interacting evolution agents with long term memory and self improvement capability. We instantiate three core agents along the axes of models, features, and resources: AutoTrain for model design and training, AutoFeature for data analysis and feature evolution, and AutoPerf for performance, deployment, and online experimentation. A shared coordination and knowledge layer connects these agents and records decisions, configurations, and outcomes. Through a case study of a module called paper autotrain, we show how AutoTrain automates paper driven model reproduction by closing the loop from method parsing to code generation, large scale training, and offline comparison, reducing manual effort for method transfer. AutoModel enables locally automated yet globally aligned evolution of large scale recommender systems and can be generalized to other AI systems such as search and advertising.
• Abstract（参考訳）: AutoModelは、産業レコメンデーションシステムの完全なライフサイクルのためのエージェントベースのアーキテクチャである。 固定されたリコールとランキングパイプラインの代わりに、AutoModelは長期的なメモリと自己改善機能を備えた相互作用する進化エージェントのセットとして推奨を整理する。 モデル、機能、リソースの軸に沿って、3つのコアエージェントをインスタンス化する。モデル設計とトレーニングのためのAutoTrain、データ分析と機能進化のためのAutoFeature、パフォーマンス、デプロイメント、オンライン実験のためのAutoPerf。 共有コーディネートとナレッジレイヤは、これらのエージェントを結合し、決定、構成、結果を記録する。 紙自動訓練と呼ばれるモジュールのケーススタディを通じて、AutoTrainがメソッド解析からコード生成、大規模トレーニング、オフライン比較までループを閉じることで、紙駆動モデル再現を自動化する方法を示し、手作業によるメソッド転送の労力を削減する。 AutoModelは、大規模なレコメンデータシステムのローカルな自動化とグローバルな整合性の発展を可能にし、検索や広告などの他のAIシステムに一般化することができる。

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