用途：让 AI 智能体为机器学习模型系统性地搜索最优超参数配置，在给定算力预算内平衡探索与利用。
主要能力：定义搜索空间（类别、整数、浮点类型，支持对数均匀分布与条件搜索空间）；选择搜索策略——网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化（TPE 或高斯过程）、Hyperband 与 ASHA；配置评估，如 5 折交叉验证或单一留出验证集，并指定优化目标（验证 F1、AUC-ROC、RMSE）及最大化/最小化方向；并行运行试验并启用剪枝，依据中间结果提前终止表现差的配置；分析优化历史、参数重要性与参数交互，选出最佳配置并在全量训练集上重训最终模型。
支持技术：Optuna、Ray Tune、scikit-learn GridSearchCV/RandomizedSearchCV、Hyperopt、Keras Tuner；剪枝算法有中位数剪枝、Hyperband（逐次减半）、ASHA；贝叶斯方法有 TPE、GP、CMA-ES；可视化包括 Optuna plotly 可视化、TensorBoard HParams、Weights & Biases Sweeps；分布式执行支持 Ray Tune 集群与 Optuna 分布式存储（MySQL、PostgreSQL）。
使用方式：向智能体提供模型、数据集、待调超参数及范围、算力预算（试验次数或运行时长）与目标指标，智能体执行调优流程并返回最佳配置及性能分析。
最佳实践：学习率、权重衰减等跨数量级参数用对数均匀分布；先用随机搜索定位有希望区域，再用贝叶斯优化精细搜索；启用早停/剪枝；小数据集（少于 5 万样本）用交叉验证；调优后做参数重要性分析；预先设定算力预算。
边界情况：超过 10 维的大搜索空间下贝叶斯优化会退化，可先用随机搜索或 Hyperband，再对最重要的 3-5 个参数做贝叶斯优化；目标噪声大时可增加折数、重复 k 折或多随机种子平均；学习率与批量大小等强相关参数建议成组调优；单次试验超过 1 小时可用多保真方法；多个类别参数组合爆炸时用条件搜索空间剪枝。资料未提供具体收费、价格与平台限制信息。