ML-Master概览： AI4AI

ML-Master是近期流行且开源的AI4AI智能体框架，根据其宣传，他们将探索与推理做了整合，自主解决端到端的机器学习工程问题。

主要通过一个自适应记忆机制连接了两个关键模块：

1. 平衡的多轨迹探索模块采用受蒙特卡洛树搜索启发的树形结构进行并行搜索，系统生成多样化解决方案；

2. 可引导推理模块则利用从探索中筛选出的上下文记忆来增强大语言模型的推理能力。

在MLE-Bench基准测试中，ML-Master在严格的12小时限制内表现优异。当前（2026年1月29日）排行第三，前两名未开源。

技术报告下载链接：

ML-Master.pdf

https://sjtu-sai-agents.github.io/ML-Master