論文の概要: DatawiseAgent: A Notebook-Centric LLM Agent Framework for Automated Data Science

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07044v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 08:32:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.790817
• Title: DatawiseAgent: A Notebook-Centric LLM Agent Framework for Automated Data Science
• Title（参考訳）: DatawiseAgent: 自動データサイエンスのためのノートブック中心のLLMエージェントフレームワーク
• Authors: Ziming You, Yumiao Zhang, Dexuan Xu, Yiwei Lou, Yandong Yan, Wei Wang, Huaming Zhang, Yu Huang,
• Abstract要約: DatawiseAgentはノートブック中心のエージェントフレームワークで、ユーザ、エージェント、計算環境間のインタラクションを統合する。 DSFライクな計画、インクリメンタルな実行、自己老化、ポストフィルタの4つのステージを編成する。 一貫して、複数のモデル設定で最先端のメソッドを上回るか、マッチする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1431677219677185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data Science tasks are multifaceted, dynamic, and often domain-specific. Existing LLM-based approaches largely concentrate on isolated phases, neglecting the interdependent nature of many data science tasks and limiting their capacity for comprehensive end-to-end support. We propose DatawiseAgent, a notebook-centric LLM agent framework that unifies interactions among user, agent and the computational environment through markdown and executable code cells, supporting flexible and adaptive automated data science. Built on a Finite State Transducer(FST), DatawiseAgent orchestrates four stages, including DSF-like planning, incremental execution, self-debugging, and post-filtering. Specifically, the DFS-like planning stage systematically explores the solution space, while incremental execution harnesses real-time feedback and accommodates LLM's limited capabilities to progressively complete tasks. The self-debugging and post-filtering modules further enhance reliability by diagnosing and correcting errors and pruning extraneous information. Extensive experiments on diverse tasks, including data analysis, visualization, and data modeling, show that DatawiseAgent consistently outperforms or matches state-of-the-art methods across multiple model settings. These results highlight its potential to generalize across data science scenarios and lay the groundwork for more efficient, fully automated workflows.
• Abstract（参考訳）: データサイエンスタスクは多面的であり、動的であり、しばしばドメイン固有である。 既存のLCMベースのアプローチは、主に独立したフェーズに集中しており、多くのデータサイエンスタスクの相互依存性を無視し、包括的なエンドツーエンドサポートの能力を制限する。 我々は,ユーザ,エージェント,コンピュータ環境間のインタラクションをマークダウンと実行可能コードセルを通じて統合するノートブック中心のLLMエージェントフレームワークであるDatawiseAgentを提案し,フレキシブルで適応的な自動データサイエンスをサポートする。 Finite State Transducer(FST)上に構築されたDatawiseAgentは、DSFライクな計画、インクリメンタルな実行、自己デバッグ、ポストフィルタの4つのステージを編成する。 具体的には、DSSのような計画段階は、ソリューション空間を体系的に探求し、インクリメンタルな実行はリアルタイムフィードバックを活用し、LSMの限られた能力に段階的にタスクを完了させる。 自己デバッグおよびポストフィルタモジュールは、エラーの診断と修正、および外部情報を抽出することにより、信頼性をさらに向上する。 データ分析、可視化、データモデリングなど、さまざまなタスクに関する大規模な実験は、DatawiseAgentが、複数のモデル設定で一貫して、最先端のメソッドを上回り、一致していることを示している。 これらの結果は、データサイエンスのシナリオを一般化し、より効率的で完全に自動化されたワークフローの基盤となる可能性を強調している。

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