“AgentX: Towards Agent-Driven Self-Iteration of Industrial Recommender Systems” 论文笔记

工业推荐系统的算法迭代长期依赖算法工程师的持续介入。一次完整的算法迭代通常需要经历数据分析、特征工程、模型开发、在线部署、A/B 测试和归因复盘等多个阶段，发布周期往往以周为单位。工程师的大量精力并非花在高价值的判断上，而是分散在数据拉取、配置修改、链路维护等重复性琐事中。传统解法无论是增加工程师人数还是建设更强的底层平台，本质上都是对人工开发流程的线性放大，无法改变 “推荐系统迭代高度依赖人力和个体经验” 的结构性瓶颈