Что-то интересное: ученые из M-A-P и ByteDance слепили AutoKaggle – мультиагентный фреймворк для автономного решения DS/ML соревнований

Библиотека работает по итеративной схеме. На каждом этапе агенты выполняют определенные привычные нам шаги: в начале очищают и обрабатывают данные, а потом экспериментируют с моделями, отлаживают код, тестируют и тд.

Под капотом агенты в ролях Reader, Planner, Developer, Reviewer и Summarizer, которые взаимодействуют по определенной схеме (см., например, псевдокод). На практике это работает, как горячая картошка – агенты перекидывают задачи друг другу, и каждый из них внутри себя имеет собственный алгоритм того, что с задачей нужно сделать и кому отдать дальше.

В качестве базовой модели пробовали gpt-4o и o1-mini. Оказалось, что перформят они плюс-минус одинакого. Вообще, результаты получились неплохие: на восьми валидационных хакатонах в среднем фреймворк выбил скор 0,85.

Код | Статья