論文の概要: AgentX: Towards Agent-Driven Self-Iteration of Industrial Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26859v1
• Date: Thu, 25 Jun 2026 10:42:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.237972
• Title: AgentX: Towards Agent-Driven Self-Iteration of Industrial Recommender Systems
• Title（参考訳）: AgentX: インダストリアルレコメンダシステムのエージェント駆動型セルフイテレーションを目指して
• Authors: Changxin Lao, Fei Pan, Guozhuang Ma, Han Li, Huihuang Lin, Jijun Shi, Kangzhi Zhao, Kun Gai, Mo Zhou, Qinqin Zhou, Quan Chen, Ruochen Yang, Shifu Bie, Shuang Yang, Shuo Yang, Wenhao Li, Wentao Xie, Xiao Lv, Xuming Wang, Yijun Wang, Yiming Chen, Yusheng Huang, Zhongyuan Wang, Zibo Zhao, Zijie Zhuang, Baoning Xia, Chao Liu, Chaoyi Ma, Chubo He, Dawei Cong, Feng Jiang, Gang Wang, Guilin Xia, Hanwen Xu, Jiahong Xie, Jiahui Qiao, Jian Liang, Jiangfan Yue, Jing Wang, Jinghan Yang, Jinghui Jia, Kan Qin, Lei Wang, Ming Li, Peilin Song, Pengbo Xu, Qiang Luo, Ruiming Tang, Shiyang Liu, Shuxian Jin, Tao Wang, Tao Zhang, Xiang Gao, Xianghan Li, Yingsong Luo, Yiwen Ning, Yongcheng Liu, Yuan Guo, Zhaojie Liu, Zhenkai Cui,
• Abstract要約: AgentXはプロダクションデプロイされたマルチエージェントシステムで、このプロダクション機能を再構築する。 自律的に生成し、実装し、評価し、レコメンデーション実験から学ぶ。 AgentXは4つの密結合したステージをクローズドループでオーケストレーションする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.34227204623723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recommendation algorithm iteration is moving from an artisanal, engineer-bound process toward an industrialized research loop, but this transition remains blocked by a structural execution bottleneck: the idea-to-launch cycle still depends on human engineers to generate hypotheses, modify production code, launch A/B experiments, and attribute online results. Innovation therefore scales linearly with headcount rather than compounding with evidence, compute, and accumulated experimental knowledge. We present AgentX, a production-deployed multi-agent system that fundamentally restructures this production function. AgentX operates as a self-evolving development engine: it autonomously generates, implements, evaluates, and learns from recommendation experiments at a scale and pace that no manual workflow can sustain. The system orchestrates four tightly coupled stages in a closed loop. A Brainstorm Agent synthesizes evidence from historical experiments, system architecture, data analysis, and external research into ranked, executable proposals. A Developing Agent translates each proposal into production-ready code through repository-grounded generation and multi-dimensional reliability verification. An Evaluation Agent conducts safe online rollout with guardrail-vetoed A/B judgment, converting both successes and failures into structured knowledge assets. A Harness Evolution layer (SGPO) then distills execution trajectories into semantic-gradient updates that continuously sharpen the agents themselves -- making the system not merely automated, but self-improving.
• Abstract（参考訳）: 推奨アルゴリズムの反復は、職人的なエンジニアによるプロセスから工業化された研究ループへと移行しているが、この移行は構造的な実行ボトルネックによってブロックされている。 したがって、イノベーションは証拠、計算、蓄積された実験知識と組み合わせるのではなく、頭数と線形にスケールする。 本稿では,この生産機能を根本的に再構築する多エージェントシステムであるAgentXを提案する。 AgentXは自己進化型開発エンジンとして機能する。手動ワークフローが維持できないスケールとペースで推奨実験を自動生成し、実装し、評価し、学習する。 システムは閉ループで4つの密結合したステージを編成する。 ブレインストームエージェントは、歴史的実験、システムアーキテクチャ、データ分析、および外部研究から、ランク付けされた実行可能な提案に証拠を合成する。 開発エージェントは、各提案をリポジトリ基底生成と多次元信頼性検証を通じてプロダクション対応コードに変換する。 評価エージェントは、ガードレールによるA/B判断で安全なオンラインロールアウトを行い、成功と失敗の両方を構造化された知識資産に変換する。 Harness Evolutionレイヤ(SGPO)は、実行トラジェクトリをセマンティックな段階的な更新に蒸留し、エージェント自体を継続的にシャープにする -- システムを単に自動化するのではなく、自己改善する。

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