3个工程师完成原本16个员工的活：Meta用AI Agent自动调优广告模型，连续工作数周无需人类介入

据 1M AI News 监测，Meta 发布 Ranking Engineer Agent（REA），用 AI 替代广告推荐模型调优中大量重复性工程工作。简单来说，Meta 的广告系统依赖机器学习模型决定给每个用户展示什么广告，而改进这些模型过去需要工程师反复执行一套流程：提出优化假设、配置训练任务、等待数小时甚至数天的训练完成、排查失败原因、分析结果、再提出下一轮假设。REA 把这整个循环交给 AI 自主完成。

与 Copilot 类编程助手的关键区别在于时间跨度。编程助手是「问一句答一句」，而 REA 能连续自主运行数周：它启动一个训练任务后进入休眠，训练跑完后自动唤醒、分析结果、决定下一步，全程不需要工程师盯着。遇到训练报错也能自行诊断修复，只在关键决策节点才需人类审批。

首次生产验证中，REA 在 6 个模型上将平均准确率提升至基线的 2 倍。效率方面，3 名工程师借助 REA 完成了 8 个模型的改进方案，而过去每个模型需要 2 名工程师，相当于同等人力产出提升约 5 倍。