AIDE ML（AIDE: AI-Driven Exploration）是面向机器学习工程的开源智能体工具，采用树搜索（agentic tree search）在代码空间中迭代生成并优化解决方案，支持 CLI、可视化和本地/远程 LLM 驱动的评估流程。
主要特性
- 基于树搜索的自动化代码生成、调试与基准评估。
- 提供 CLI、Web UI（Streamlit）和实验记录（logs）工具，方便复现与调试。
- 支持本地或云端 LLM 后端，能与多种评估器和数据集集成。
使用场景
- 自动化构建与优化机器学习实验与管道。
- 研究人员用于对比 Agent 架构与搜索策略的实验平台。
- 在受控环境中快速生成可复现的模型改进代码与基线评估。
技术特点
- 使用 Python 实现，提供 pip 包和 Docker 支持，便于在研究或生产环境中部署。
- 支持可视化的解树查看、日志管理与结果导出，提高调试效率。
- MIT 开源许可，社区活跃并提供示例与文档（arXiv 论文与项目 README）。