Расшифровка решений машинного обучения: агентная система рассуждений для крупномасштабной системы ранжирования
Decoding ML Decision: An Agentic Reasoning Framework for Large-Scale Ranking System
February 20, 2026
Авторы: 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
Аннотация
Современные крупномасштабные системы ранжирования функционируют в сложной среде конкурирующих целей, операционных ограничений и развивающихся продуктовых требований. Прогресс в этой области всё чаще упирается не в методы моделирования как таковые, а в ограничение инженерного контекста: трудоёмкий процесс преобразования нечёткого продуктового замысла в обоснованные, исполняемые и проверяемые гипотезы. Мы представляем GEARS (Generative Engine for Agentic Ranking Systems) — фреймворк, который переосмысливает оптимизацию ранжирования как автономный процесс открытия в рамках программируемой среды экспериментирования. Вместо подхода к оптимизации как к статическому выбору модели, GEARS использует Специализированные Агентские Навыки для инкапсуляции экспертных знаний по ранжированию в переиспользуемые способности к логическому выводу. Это позволяет операторам направлять системы через высокоуровневые интенции, такие как персонализация на основе "вибра" (vibe). Кроме того, для обеспечения надёжности в продакшене фреймворк включает механизмы валидации, которые обеспечивают статистическую устойчивость и отсеивают хрупкие политики, переобученные на краткосрочных сигналах. Экспериментальная проверка на различных продуктовых поверхностях демонстрирует, что GEARS стабильно выявляет превосходные, почти Парето-оптимальные политики, синергетически объединяя алгоритмические сигналы с глубоким контекстом ранжирования, при этом обеспечивая строгую стабильность развёртывания.
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.