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SELA 由 MetaGPT 开源社区合著，作者分别来自 DeepWisdom、UC Berkeley、港科广、UCSD、华师、Stanford、港中深、Montreal & MILA 等机构。共同一作池一舟与林义章分别任职 DeepWisdom 实习研究员与研究员，他们均毕业于 UC Berkeley，林义章也是 Data Interpreter 的共同一作。共同通讯作者为 DeepWisdom 创始人兼 CEO 吴承霖（MetaGPT 代码作者、论文通讯作者）和蒙特利尔大学与 MILA 实验室的助理教授刘邦。
AI 智能体可以设计 AI 吗？
当然可以！
SELA 用 MCTS 设计 AI 效果在 20 个数据集上达到了 SoTA。它可以自己从历史设计与实验中学习，设计出比之前更好的 AI，并且完全开源。
arxiv：https://arxiv.org/abs/2410.17238 代码：https://github.com/geekan/MetaGPT/tree/main/metagpt/ext/sela
过去，AI 模型的设计和优化依赖大量专业知识和人力，过程耗时，易受个人经验影响。尽管 AutoML 技术有所进展，但现有系统只会对预定义的搜索空间进行组合搜索，与人类行为不一致。人类会提出动态搜索空间并求解。随着大模型技术的发展，我们看到了大模型能自主设计和调优 AI 模型的希望。然而，实现这一目标面临自主设计和持续调优两大挑战。
过去几个月，MetaGPT 团队开源的 Data Interpreter 能够自主完成多项机器学习任务，通过增强任务规划、工具集成和推理能力，提升了成功率，但缺乏持续性调优。weco.ai 团队的 AIDE 引入了结果反馈，在 OpenAI 发布的 MLE-bench 中表现优异，但由于采用贪婪搜索，往往只收敛到次优结果。
SELA 由 MetaGPT 团队联合多所顶尖机构推出，是一个可以进行自动实验的智能体。它全面超越了 AIDE 和 Data Interpreter ，在多项机器学习测试中表现卓越，展现出自动化设计与优化 AI 模型的巨大潜力。
相比于传统 AutoML 框架和基于 LLM 的自动机器学习系统，SELA 可以动态地构造搜索空间，而不是基于一个固定的搜索空间进行搜索，在动态流水线构造表现出了显著优势。
同时，就像 AlphaGo 会根据棋局中对手的动作不断提升，SELA 也会逐渐在多步中完成机器学习代码，解决了 AIDE 只能进行一步优化的问题。
下方动图展示了 SELA 在医疗数据集（smoker-status）上的搜索过程，我们可以清晰地看到 SELA 在机器学习任务的各个阶段进行了多次深入探索。随着探索轮次的增加，节点的颜色逐渐加深，这象征着得分的持续提升。
具体来看，SELA 从最初的解决方案 94.3（根节点）出发，通过探索性数据分析，敏锐地捕捉到数据集中潜藏的异常值，并通过数据预处理环节，移除了这些异常值，将得分提升至 96.3。随后，SELA 在另一次实验中，通过相关性分析，精准地剔除了冗余特征并降低了数据维度，使得得分跃升至 97.2。
SELA 是如何实现这样的效果的？
SELA 通过将问题描述和数据集信息输入 LLM，生成潜在解决方案的搜索空间，并由 Monte Carlo Tree Search（MCTS）进行探索。LLM Agent 进一步规划、编码和执行实验，利用模拟反馈优化搜索，形成迭代过程，最终产生优化的实验管道。这种方法模拟了人类专家的迭代和反馈驱动过程，提升了机器学习任务的性能和适应性。
在上面的流程中，研究者们提出了三个重要组件，分别是 1）基于 LLM 的 Insight Proposer；2）基于 MCTS 的搜索策略；3）执行实验方案的 LLM Agent，下面我们会详细展开组件设计：
基于 LLM 的 Insight Proposer
Insight Proposer 负责接收问题描述和数据集信息，将机器学习过程细分为探索性数据分析、数据预处理、特征工程、模型训练和模型评估五个关键阶段。并利用大型语言模型为每个阶段生成多样化的 Insight。这些 Insight 被汇集在见解池中，构建起 SELA 的搜索空间。
基于 MCTS 的搜索策略
在 SELA 框架中，研究者们将解决机器学习问题的搜索空间看作一棵树，每条从根到目标节点的路径都表示一个由 Insight 组成的实验配置。因此，寻找最佳解决方案的任务可以被视为在树中搜索最优路径。
SELA 采用蒙特卡洛树搜索（MCTS）作为核心决策引擎，通过选择、扩展、模拟和反向传播四个关键步骤，高效地探索和优化解决方案。
选择
在每次迭代中，SELA 使用 UCT 算法的修改版本 UCT-DP ，从搜索树中选择一个节点。与传统的 MCTS 不同，SELA 面临的挑战在于模型训练等过程引入的大量计算时间，因此高效的节点探索至关重要。SELA 通过尽早优先探索更深入的节点，减少了探索每个未访问节点的需要，允许在更少的迭代中到达更深的节点，使该方法更适合大规模机器学习实验。
扩展
在扩展阶段，将从所选节点实例化一组子节点以进行模拟，子节点继承了父节点的所有属性，并在此基础上增加了新的洞察，以进一步探索和优化解决方案。
模拟
扩展结束后，SELA 将从扩展的子节点中随机采样一个节点进行模拟，SELA 将首先获取这条路径对应的配置。这些配置随后被交给负责实验的 Agent 执行，产生模拟分数，该分数作为反向传播的反馈。
反向传播
在模拟结束后，SELA 会收集性能分数（例如，基于验证集的分数），并通过树结构进行反向传播。这些分数从模拟节点传递到根节点，更新每个父节点的值和访问计数，从而在未来的搜索中优先考虑那些代表更有前途解决方案的节点。同时，解决方案代码也会反向传播到树中，并在更新期间根据父节点进行处理，保存为阶段代码。
执行实验方案的 LLM Agent
SELA 设计了一个 LLM Agent 用于执行实验方案，通过自然语言需求构建实用的 pipeline。Agent 首先将搜索模块提供的 Insight 转化为详细计划，然后根据计划编写并执行代码，生成最终的 Pipeline 和执行分数。为提升效率，SELA 在阶段级别进行代码缓存，实现精细的代码重用，避免重复劳动，并应对 LLM 的非确定性问题，确保实验的一致性和可预测性。
实验
基准测试
SELA 选取了 AutoML 的 13 个分类任务和 7 个回归任务，以及 Kaggle 竞赛的 20 个数据集进行评估。
所有数据集按相同比例切分，确保各框架接受相同数据。基于 LLM 的框架（SELA、Data Interpreter 和 AIDE）采用相同配置和迭代次数。AutoGluon 和 AutoSklearn 均使用默认设置。由于 AutoGluon 结果是确定性所以只运行一次，其余实验均运行三次。我们对每个数据集上不同框架的全部运行结果进行排名，以比较优劣。
图中展示了多个自动机器学习框架在不同数据集上的预测表现，横轴为与 SELA 最佳性能相比的标准化得分（NS）。结果显示，SELA 在大多数数据集中表现优异，其他框架如 AutoSklearn、AIDE、AutoGluon 和 Data Interpreter 在某些数据集上有竞争力，但整体上 SELA 展现出更为一致的高性能和适应性。
SELA 在所有框架中取得了最高的平均标准化分数和最佳排名，证明了其在多种数据类型和任务上的稳健性和卓越表现。
消融实验
研究者们设计了三个消融实验，用来验证 SELA 性能和策略的有效性。首先，是对探索次数的消融。实验结果显示，随着探索次数的增加，SELA 有效利用了更多的探索机会，使平均性能显著提升。
其次，LLM 的消融研究对比了 GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet 和 DeepSeek-V2.5，结果表明 Claude-3.5-Sonnet 和 GPT-4o 表现稳定且适应性强，而 DeepSeek-V2.5 在某些数据集上略逊色，但在 Click prediction 和 boston 数据集上表现相近，充分说明 SELA 在不同模型上均有出色表现。
此外，研究者们进一步验证了 SELA 所采用的 MCTS（蒙特卡洛树搜索）策略的卓越有效性。相较于 DataInterpreter（无搜索）和随机搜索，MCTS 策略展现出了显著的优势，这证明 SELA 最终采用的搜索策略是必要且有效的。
结语
SELA 提出了一种让 AI 自主设计和持续优化自身的方法，并全面地展示了其取得的不俗效果。研究者们认为，该工作表明了 AI 在这一方向的潜力，将为未来的相关研究提供有价值的参考。
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