Trustworthy Self-Composable Big-Data-as-a-Service: An LLM-Orchestrated Multi-Agent Framework for Automated Data Engineering, AutoML, MLOps Deployment, and Drift-Aware Lifecycle Optimization

• 类型：arxiv
• 标识：2606.17915
• 链接：http://arxiv.org/abs/2606.17915v1
• 主分类：engineering
• 形态：application
• 被引：0
• 被引来源：Semantic Scholar + OpenAlex
• S2被引：0
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：The results suggest that LLM-orchestrated multi-agent systems can extend conventional AutoML toward trustworthy, adaptive, and production-oriented BDaaS lifecycle automation.
• OpenAlex ID：W7165021544
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2606.17915
• DOI：10.48550/arxiv.2606.17915
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2606.17915
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 副分类：agent
• 待LLM分类：否
• 标题中文：可信自组合 Big-Data-as-a-Service：用于自动化数据工程、AutoML、MLOps 部署与漂移感知生命周期优化的 LLM 编排多 Agent 框架
• TLDR中文：结果表明，由 LLM 编排的多 Agent 系统可将传统 AutoML 扩展为可信、自适应且面向生产的 BDaaS 生命周期自动化。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-06-17-agent-memory-tool-use-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]