AgentX：迈向工业推荐系统的智能体驱动自迭代

推荐算法迭代正从工匠式、工程师绑定的过程走向工业化研究循环——但该转变仍被结构性执行瓶颈阻塞：从想法到上线的周期仍依赖人类工程师生成假设、修改生产代码、启动A/B实验并归因在线结果。因此创新随人头线性扩展——而非随证据、算力与积累的实验知识复利。我们提出AgentX——生产部署的多智能体系统——根本重构该生产函数。AgentX作为自演化开发引擎运作：它以任何手工工作流都无法维持的规模与节奏自主生成、实现、评估并从推荐实验中学习。系统在闭环中编排四个紧耦合阶段。头脑风暴智能体从历史实验、系统架构、数据分析与外部研究综合证据成排序的可执行提案。开发智能体经仓库锚定生成与多维可靠性验证把每个提案翻译为生产就绪代码。评估智能体以护栏否决的A/B判断执行安全在线放量——把成功与失败都转为结构化知识资产。测试框架演化层（SGPO）随后把执行轨迹蒸馏为语义梯度更新——持续锐化智能体自身——使系统不仅自动化——而且自我改进。