AutoResearch-LLM：让 Agent 接手 LLM 训练优化
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本文是一份 LLM 微调 AutoResearch 落地实战。作者把过去几个月在电商场景（Query 改写 / 同款判定 / 重排打分）上做 Qwen3 微调时的完整流水线沉淀成一个由 Agent 驱动的三阶段框架：场景诊断 → 方案设计 → 自动化实验，同时把踩过的坑（PyTorch 2.6 vs DeepSpeed、Qwen3 thinking mode 让 BLEU 掉到个位数、多队列 OSS endpoint 差异）一并写成 SKILL.md 交给 Agent 执行。文章适合关注 AI Coding、Agent for ML、LLM 微调工程化的同学阅读。文中提到的部分平台/工具（如星云、TuningFactory、TAO/Pailitao-AutoResearch）为公司内部命名，思路和方法本身与平台无关，读者可类比到 PAI、SageMaker、Slurm 等外部环境。（文章内容基于作者个人技术实践与独立思考，旨在分享经验，仅代表个人观点。）
