forum
Step 01
Requirement Understanding
解析自然语言需求，识别训练目标、数据集类型、算法偏好、隐私约束与资源限制。
意图识别
约束抽取
上下文建模
Pyxis Agent Online
联邦学习多智能体协作中枢
联邦学习任务 多智能体自动执行
Pyxis 将需求理解、任务规划、代码生成、安全执行与结果审查串成一个可观测的智能体闭环。
The agentic execution layer for federated intelligence — designed for researchers, engineers and teams who want reliable FL automation without manual orchestration overhead.
memory
Stable
Agent Command Center
live orchestration
Context
98%
Agents
3/3
Round
12
planner.decompose(intent, constraints)
rag.retrieve(fedavg, privacy_budget)
executor.generate(container_job)
reviewer.verify(metrics, logs)
return verified_federated_workflow
hub
Plan
Review
execution trace
ready
Intent schema100%
Secure runtime86%
Result audit92%
Workflow
从一句需求到一次可审查的联邦训练
五个智能体阶段把模糊需求拆解为上下文、任务图、代码、运行轨迹与审查反馈。
route
Step 02
Task Planning
Planner 生成任务图，明确数据准备、训练轮次、聚合策略、评估指标与失败恢复路径。
planner.py
dependency graph
data
train
audit
graph.link(eval, retry, recovery)
rag.retrieve(template)
params.calibrate(rounds)
executor.generate()
lint.check(job_code)
Files
train.py
Status
lint pass
code
Step 03
Code Generation
结合 RAG 检索到的训练模板、算法参数和历史任务经验，生成训练代码与运行配置。
模板检索
参数校准
代码检查
输出训练脚本、聚合配置与容器运行参数
deployed_code
Step 04
Secure Execution
任务进入隔离运行环境，持续监控日志、显存、指标与异常状态。
Containerisolated
Runtimestreaming
fact_check
Step 05
Review & Verification
Reviewer 审查训练结果、日志和指标，验证是否满足目标，并把反馈写回上下文。
accuracy
94.2
audit score
A+
feedback
loop
Core Capabilities
为联邦学习任务设计的智能体底座
围绕多智能体协作、工作流编排、知识增强、安全执行与工具链自治构建完整能力闭环。
schema
Planner-Executor-Reviewer Collaboration
基于 Planner-Executor-Reviewer 构建分层协作框架，将联邦学习需求自动拆解为数据准备、训练配置、聚合策略设计、执行与审查等可执行阶段。
account_tree
LangGraph Orchestration
统一管理任务状态、节点上下文和中间产物，支持失败回滚、异常重试、流程恢复与结果审查。
database
RAG Knowledge Engine
对训练模板、算法配置、参数约束与历史任务经验进行检索增强，提升术语理解与代码生成准确率。
security
Secure Container Runtime
生成代码在受控 Docker 容器中执行，支持日志采集、显存监控、指标上报与结果回传。
build
Autonomous Toolchain
封装数据集管理、任务生成、代码执行与结果分析工具链，支持智能体结合上下文自主选取工具并进行多轮决策。
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