GOAI初赛落选，佬们能否进来评判一下我的项目是否有价值？

1. 比赛背景

世界人工智能开源大赛(GOAI)刚刚初赛结果出来了，初赛选 Top 30 入复赛，847 进 30，录取率约 3.5%

虽然知道希望渺茫但还是抱着试一试的心态把我的Data-refiner-agent项目给申请报名了，猜测的没错的话应该是跟清华团队的DataFlow-Agent的方向撞了然后被淘汰了

2. 我的项目

我主要做了一个使用自然语言就能使用Apache Spark进行大数据处理的多Agent协同系统，demo啥的也跑出来作为申请材料上传了，我个人感觉配合大数据基础设施应该是可以为企业大数据处理、挖掘做一些提效的。简单来说我这个agent系统做了两个事情：

1. 降低大数据处理的门槛，让非技术人员也能通过从大数据处理中挖掘有用信息


2. 扩展现有检索增强agent的能力，让其能进行数据挖掘
   
   举例：当前检索增强agent无法处理这种query → 过去五年，在杭州的前端工程师岗位的薪资涨幅最大的那个公司的知识产权有哪些？

多Agent设计：

1. Leader agent
   
   负责理解用户需求、为用户构建私有算子市场容器以及相关任务的分配


2. Data agent
   
   负责查找满足用户需求的数据以及相关数据的描述信息


3. Pipeline agent
   
   负责组装算子为pipeline，测试/生产环境任务的提交，以及相关算子能力缺失报告


4. Operator agent
   
   负责开发/测试缺失算子


5. Spark任务监控 agent
   
   负责spark任务的监控和任务信息收集


6. Spark配置优化 agent
   
   负责根据数据输入的大小和pipeline给的处理复杂度以及现有集群资源进行当前任务的优化

创新点

跟组装Pipeline流程的agent不一样，我的Agent系统能自己编写、测试新的算子，也就是说如果用户的需求在当前算子市场中发现缺失相关能力算子的话，系统会自己生成并测试（这块功能验证基本没啥问题）

局限

很依赖数据集和计算集群，特别是数据集，如果用户需求涉及相关的数据集没有的话，用户的需求处理不了。

佬们能否评判一下我的Agent项目？但说无妨，愿闻其详