TREX：多智能体协作实现大语言模型微调全流程自动化

TREX是针对LLM微调复杂耗时问题提出的创新多智能体系统，通过Researcher和Executor两个核心模块协作，实现LLM训练全流程自动化。系统采用树状搜索结构管理多轮实验，并引入FT-Bench基准测试验证效果，旨在解决传统训练流程中多环节依赖、迭代效率低等挑战。

传统LLM训练流程需投入大量精力进行文献调研、数据准备、策略制定和实验迭代，涉及需求分析、数据收集、训练评估等多依赖环节。现有AI智能体仅能完成孤立科学任务，难以处理完整训练工作流；实验迭代需从历史结果提取洞察规划方向，单一智能体或简单脚本无法应对。

TREX核心为多智能体协作模式：

• Researcher模块：负责需求分析、文献调研、数据研究、策略制定等高层次规划决策；
• Executor模块：接收策略与数据配方，执行模型训练评估并反馈结果。 分工协作保证决策合理性与执行高效性。

TREX将多轮实验建模为树状搜索结构，优势包括：

1. 系统规划探索路径，避免重复劳动；
2. 复用历史结果，增量式探索提升效率；
3. 分析树状路径提取高层洞察，指导后续探索方向。

研究团队构建FT-Bench基准测试，含10个真实场景任务，涵盖通用语言能力（推理、代码生成）与特定领域（数学解决、专业问答），任务设计考虑实际应用多样性，使评估结果更具代表性。

实验表明TREX能持续优化模型目标任务性能。意义在于：

• 对研究人员：缩短想法到验证周期，聚焦创新问题；
• 对工业界：降低LLM微调门槛，助力组织定制模型； 同时展示多智能体协作解决复杂AI工程问题的潜力。

TREX带来的启示：

1. 模块化设计：分解任务为规划与执行，保证决策质量与效率；
2. 结构化实验管理：树状搜索是组织复用实验知识的有效方式；
3. 多智能体协作：角色分工提升系统整体能力。 展望：未来将有更多自动化系统加速AI模型开发与应用进步。