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feat: 支持真实CSV数据训练与模型推理闭环
new-human- 扩展TrainConfig，新增csv_path和target_col字段以支持外部数据 - 实现CSV数据集加载功能，动态解析特征名并适配训练流程 - 修改ReporterAgent以显示特征名而非索引，提升报告可读性 - 重构Web UI，增加数据上传、目标列配置及模型推理界面 - 更新README，强调完整闭环（训练+推理）和数据接入能力0bb564a -
feat: 实现多智能体协作的机器学习训练与调试闭环
新增完整的项目代码库，包括多智能体框架、逻辑回归训练流水线和自动调试机制。 主要组件： - 消息总线（MessageBus）和产物存储（ArtifactStore）用于智能体间通信与数据共享 - 五个核心智能体（DataAgent, TrainerAgent, EvaluatorAgent, DebuggerAgent, ReporterAgent）分别负责数据生成、模型训练、评估、问题诊断与报告生成 - 编排器（Orchestrator）协调整个训练流程，支持稳定和不稳定两种场景演示 - 完整的机器学习模块，包括数据集生成、逻辑回归模型、训练算法和评估指标 - 命令行接口和冒烟测试，提供可复现的训练运行和产物管理11ac7be
