सेला एक नवीन प्रणाली है जो मोंटे कार्लो ट्री सर्च (एमसीटीएस) को बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) पर आधारित एजेंटों के साथ जोड़कर स्वचालित मशीन लर्निंग (ऑटोएमएल) को बेहतर बनाती है। पारंपरिक ऑटोएमएल विधियाँ अक्सर कम विविधता और उप-इष्टतम कोड उत्पन्न करती हैं, जिससे मॉडल चयन और एकीकरण में उनकी प्रभावशीलता सीमित हो जाती है। सेला पाइपलाइन कॉन्फ़िगरेशन को एक पेड़ के रूप में दर्शाकर एजेंट को समाधान स्थान का बुद्धिमानी से पता लगाने और प्रयोगात्मक प्रतिक्रिया के आधार पर अपनी रणनीति में सुधार करने में सक्षम बनाता है।