Towards Conversational AI for Human-Machine Collaborative MLOps

📄 arXiv: 2504.12477v1 📥 PDF

作者: George Fatouros, Georgios Makridis, George Kousiouris, John Soldatos, Anargyros Tsadimas, Dimosthenis Kyriazis

分类: cs.AI, cs.CL, cs.HC

发布日期: 2025-04-16

备注: 8 pages, 5 figures

期刊: 2025 21st International Conference on Distributed Computing in Smart Systems and the Internet of Things (DCOSS-IoT)

DOI: 10.1109/DCOSS-IoT65416.2025.00162

💡 一句话要点

提出基于LLM的对话式智能体Swarm Agent，用于人机协作的MLOps。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 对话式AI 人机协作 MLOps 大型语言模型 Kubeflow 自然语言处理 智能体

📋 核心要点

  1. 现有MLOps平台（如Kubeflow）复杂性高，用户需要专业知识，存在可访问性瓶颈。
  2. 提出Swarm Agent，利用LLM构建对话式接口，使用户通过自然语言交互管理ML工作流。
  3. Swarm Agent集成了KFP Agent、MinIO Agent和RAG Agent，实现ML流水线编排、数据管理和知识集成。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于大型语言模型（LLM）的对话式智能体系统，旨在增强机器学习运维（MLOps）中的人机协作。我们引入了Swarm Agent，这是一种可扩展的架构，它集成了专门的智能体，通过自然语言交互来创建和管理ML工作流程。该系统利用分层模块化设计，包含用于ML流水线编排的KubeFlow Pipelines（KFP）Agent、用于数据管理的MinIO Agent以及用于领域特定知识集成的检索增强生成（RAG）Agent。通过迭代推理循环和上下文感知处理，该系统使用户能够发现、执行和监控ML流水线，管理数据集和工件，并访问相关文档，所有这些都通过直观的对话界面实现。我们的方法解决了Kubeflow等复杂MLOps平台的可访问性差距，使高级ML工具得到广泛应用，同时保持了扩展到其他平台的灵活性。本文描述了架构、实现细节，并展示了这种对话式MLOps助手如何降低复杂性，并降低不同技术水平用户的入门门槛。

🔬 方法详解

问题定义：现有MLOps平台，例如Kubeflow，功能强大但操作复杂，需要用户具备较高的技术水平。这导致许多潜在用户无法充分利用这些平台，阻碍了机器学习的广泛应用。因此，需要一种更易于使用和访问的MLOps解决方案。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）构建一个对话式智能体，作为用户与MLOps平台之间的桥梁。用户可以通过自然语言与智能体交互，智能体负责将用户的意图转化为对底层MLOps平台的操作，从而降低了用户的使用门槛。

技术框架：Swarm Agent采用分层模块化架构，包含以下主要模块：1) 核心LLM：负责理解用户的自然语言指令并生成相应的操作指令。2) KubeFlow Pipelines (KFP) Agent：负责与KubeFlow Pipelines平台交互，执行ML流水线的创建、运行和监控等操作。3) MinIO Agent：负责管理数据集和工件，包括数据的上传、下载、版本控制等。4) Retrieval-Augmented Generation (RAG) Agent：负责从领域知识库中检索相关信息，并将其融入到LLM的回复中，提高回复的准确性和相关性。整个流程通过迭代推理循环和上下文感知处理，确保系统能够理解用户的意图并提供准确的帮助。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将LLM应用于MLOps领域，构建了一个对话式的人机协作系统。与传统的MLOps平台相比，该系统降低了用户的使用门槛，使得非专业用户也能够轻松地创建、管理和部署ML模型。此外，Swarm Agent的可扩展架构允许集成更多的Agent，从而支持更多的MLOps平台和功能。

关键设计：RAG Agent的设计是关键。它需要一个高质量的领域知识库，并采用有效的检索算法，以确保能够快速准确地找到相关信息。LLM的选择也很重要，需要选择具有强大的自然语言理解和生成能力的LLM。此外，还需要设计合适的提示工程（Prompt Engineering）策略，以引导LLM生成正确的操作指令。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文重点在于架构设计和功能演示，没有提供具体的性能数据。但通过案例展示，表明Swarm Agent能够有效地降低MLOps的复杂性，使得用户可以通过自然语言交互完成ML流水线的创建和管理，降低了用户的技术门槛，提升了用户体验。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要机器学习的领域，例如金融、医疗、教育等。通过降低MLOps的使用门槛，可以帮助更多的企业和个人利用机器学习技术解决实际问题，加速人工智能的普及。未来，该系统可以扩展到支持更多的MLOps平台和功能，并与其他AI技术（例如自动化机器学习）相结合，进一步提高MLOps的效率和智能化水平。

📄 摘要（原文）

This paper presents a Large Language Model (LLM) based conversational agent system designed to enhance human-machine collaboration in Machine Learning Operations (MLOps). We introduce the Swarm Agent, an extensible architecture that integrates specialized agents to create and manage ML workflows through natural language interactions. The system leverages a hierarchical, modular design incorporating a KubeFlow Pipelines (KFP) Agent for ML pipeline orchestration, a MinIO Agent for data management, and a Retrieval-Augmented Generation (RAG) Agent for domain-specific knowledge integration. Through iterative reasoning loops and context-aware processing, the system enables users with varying technical backgrounds to discover, execute, and monitor ML pipelines; manage datasets and artifacts; and access relevant documentation, all via intuitive conversational interfaces. Our approach addresses the accessibility gap in complex MLOps platforms like Kubeflow, making advanced ML tools broadly accessible while maintaining the flexibility to extend to other platforms. The paper describes the architecture, implementation details, and demonstrates how this conversational MLOps assistant reduces complexity and lowers barriers to entry for users across diverse technical skill levels.