Entschlüsselung von ML-Entscheidungen: Ein agentenbasiertes Reasoning-Framework für großskalige Rankingsysteme
Decoding ML Decision: An Agentic Reasoning Framework for Large-Scale Ranking System
February 20, 2026
papers.authors: Longfei Yun, Yihan Wu, Haoran Liu, Xiaoxuan Liu, Ziyun Xu, Yi Wang, Yang Xia, Pengfei Wang, Mingze Gao, Yunxiang Wang, Changfan Chen, Junfeng Pan
cs.AI
papers.abstract
Moderne groß angelegte Ranking-Systeme operieren in einem komplexen Umfeld konkurrierender Ziele, betrieblicher Zwänge und sich entwickelnder Produktanforderungen. Der Fortschritt in diesem Bereich wird zunehmend durch den ingenieurtechnischen Kontext eingeschränkt: den mühsamen Prozess der Übersetzung vager Produktabsichten in sinnvolle, ausführbare und überprüfbare Hypothesen, und nicht mehr allein durch Modellierungstechniken. Wir stellen GEARS (Generative Engine for Agentic Ranking Systems) vor, ein Framework, das Ranking-Optimierung als autonomen Entdeckungsprozess in einer programmierbaren Experimentierumgebung neu definiert. Anstatt Optimierung als statische Modellauswahl zu behandeln, nutzt GEARS spezialisierte Agenten-Fähigkeiten, um das Wissen von Ranking-Experten in wiederverwendbare Reasoning-Fähigkeiten zu kapseln. Dies ermöglicht es Operatoren, Systeme über hochrangige Absichten wie Personalisierung zu steuern. Darüber hinaus integriert das Framework Validierungshaken, um statistische Robustheit zu gewährleisten und spröde Strategien herauszufiltern, die sich zu stark an kurzfristige Signale anpassen. Experimentelle Validierungen über verschiedene Produktoberflächen hinweg zeigen, dass GEARS durch die Synergie algorithmischer Signale mit tiefgreifendem Ranking-Kontext konsequent überlegene, nahezu Pareto-effiziente Strategien identifiziert und dabei eine strenge Bereitstellungsstabilität beibehält.
English
Modern large-scale ranking systems operate within a sophisticated landscape of competing objectives, operational constraints, and evolving product requirements. Progress in this domain is increasingly bottlenecked by the engineering context constraint: the arduous process of translating ambiguous product intent into reasonable, executable, verifiable hypotheses, rather than by modeling techniques alone. We present GEARS (Generative Engine for Agentic Ranking Systems), a framework that reframes ranking optimization as an autonomous discovery process within a programmable experimentation environment. Rather than treating optimization as static model selection, GEARS leverages Specialized Agent Skills to encapsulate ranking expert knowledge into reusable reasoning capabilities, enabling operators to steer systems via high-level intent vibe personalization. Furthermore, to ensure production reliability, the framework incorporates validation hooks to enforce statistical robustness and filter out brittle policies that overfit short-term signals. Experimental validation across diverse product surfaces demonstrates that GEARS consistently identifies superior, near-Pareto-efficient policies by synergizing algorithmic signals with deep ranking context while maintaining rigorous deployment stability.