머신러닝 의사결정 해독: 대규모 랭킹 시스템을 위한 에이전트 기반 추론 프레임워크

Decoding ML Decision: An Agentic Reasoning Framework for Large-Scale Ranking System

현대의 대규모 랭킹 시스템은 상충하는 목표, 운영상의 제약, 그리고 진화하는 제품 요구사항이라는 복잡한 환경 속에서 작동한다. 이 분야의 발전은 단지 모델링 기술의 한계보다는 엔지니어링 컨텍스트 제약, 즉 모호한 제품 의도를 합리적이고 실행 가능하며 검증 가능한 가설로 변환하는 고된 과정에 의해 점점 더 병목 현상을 겪고 있다. 본 논문에서는 랭킹 최적화를 프로그래밍 가능한 실험 환경 내에서의 자율적인 발견 과정으로 재구성하는 프레임워크인 GEARS(Generative Engine for Agentic Ranking Systems)를 제안한다. 최적화를 정적인 모델 선택으로 취급하는 대신, GEARS는 특화된 에이전트 기술(Specialized Agent Skills)을 활용하여 랭킹 전문가의 지식을 재사용 가능한 추론 기능으로 캡슐화하며, 이를 통해 운영자가 고수준의 의도(intent vibe) 개인화를 바탕으로 시스템을 제어할 수 있도록 한다. 또한, 프로덕션 환경의 신뢰성을 보장하기 위해 본 프레임워크는 통계적 견고성을 강화하고 단기 신호에 과적합되는 불안정한 정책을 걸러내는 검증 훅(validation hooks)을 포함한다. 다양한 제품 영역에 걸친 실험적 검증은 GEARS가 엄격한 배포 안정성을 유지하는 동시에 알고리즘 신호와 깊은 랭킹 컨텍스트의 시너지를 창출함으로써 우수하고 파레토 효율(Pareto-efficient)에 근접한 정책을 일관되게 찾아낸다는 것을 입증한다.

Modern large-scale ranking systems operate within a sophisticated landscape of competing objectives, operational constraints, and evolving product requirements. Progress in this domain is increasingly bottlenecked by the engineering context constraint: the arduous process of translating ambiguous product intent into reasonable, executable, verifiable hypotheses, rather than by modeling techniques alone. We present GEARS (Generative Engine for Agentic Ranking Systems), a framework that reframes ranking optimization as an autonomous discovery process within a programmable experimentation environment. Rather than treating optimization as static model selection, GEARS leverages Specialized Agent Skills to encapsulate ranking expert knowledge into reusable reasoning capabilities, enabling operators to steer systems via high-level intent vibe personalization. Furthermore, to ensure production reliability, the framework incorporates validation hooks to enforce statistical robustness and filter out brittle policies that overfit short-term signals. Experimental validation across diverse product surfaces demonstrates that GEARS consistently identifies superior, near-Pareto-efficient policies by synergizing algorithmic signals with deep ranking context while maintaining rigorous deployment stability.