SELA：树搜索增强的LLM智能体在自动化机器学习中的应用

在自动化机器学习（AutoML）领域，如何提高模型选择和集成策略的多样性一直是一个重要挑战。SELA（Tree-Search Enhanced LLM Agents）通过将蒙特卡洛树搜索（MCTS）与基于大语言模型的智能体相结合，为这一问题提供了创新性的解决方案。本文将深入探讨SELA的设计理念、核心功能和使用方法，帮助开发者理解如何利用这一工具来优化机器学习流程。

目录

• 第一章：SELA概述
• 第二章：核心功能解析
• 第三章：系统架构设计
• 第四章&#x