本論文では、FELA（Feature Engineering LLM Agents）というマルチエージェント進化システムを提案しています。このシステムは、工業イベントログデータから意味のある高性能な特徴を自動的に抽出することを目的としています。現代のデジタルサービスにおけるイベントログデータは非常に価値がありますが、その複雑性や多様性から特徴エンジニアリングが難しいという課題があります。FELAは、アイデアエージェント、コードエージェント、批評エージェントといった専門のエージェントを用いて、新しい特徴アイデアの生成、検証、実装を行います。また、評価エージェントがフィードバックをまとめ、知識ベースの更新を通じて継続的な改善を図ります。強化学習と遺伝的アルゴリズムの原則を組み合わせた独自の進化アルゴリズムを用いることで、アイデア空間における探索と活用のバランスを取ります。実際の工業データセットにおける実験により、FELAが説明可能で関連性のある特徴を生成し、モデル性能を大幅に向上させる効果を示しています。