OptiMindTune：面向智能超参数优化的多智能体框架

超参数优化（HPO）是机器学习模型开发中至关重要且极具挑战性的环节，对模型性能和泛化能力有重大影响。传统的 HPO 方法通常难以应对高维度、复杂的相互依赖关系以及高昂的计算开销。本文提出了 OptiMindTune，一种旨在智能且高效地优化超参数的新型多智能体框架。OptiMindTune 利用了三个专用 AI 智能体的协同智能——Recommender Agent、Evaluator Agent 和 Decision Agent——每个智能体均由 Google 的 Gemini 模型驱动。这些智能体处理 HPO 问题的不同方面，从模型选择和超参数建议到稳健的评估和战略决策。通过促进动态交互和知识共享，OptiMindTune 旨在比现有的单智能体或单体方法更快速、更稳健地收敛到最优超参数配置。我们的框架结合了先进大型语言模型和自适应搜索的原理，以实现可扩展且智能的 AutoML。我们认为，这种多智能体范式为应对现代机器学习模型调优日益增加的复杂性提供了一条有前景的途径。