論文の概要: Autonomous Data Agents: A New Opportunity for Smart Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18710v2
• Date: Sat, 04 Oct 2025 00:36:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-07 16:52:58.538457
• Title: Autonomous Data Agents: A New Opportunity for Smart Data
• Title（参考訳）: 自律データエージェント: スマートデータのための新たな機会
• Authors: Yanjie Fu, Dongjie Wang, Wangyang Ying, Xinyuan Wang, Xiangliang Zhang, Huan Liu, Jian Pei,
• Abstract要約: DataAgentsは、自律的なデータから知識システムへのパラダイムシフトを表している、とReportは主張する。 DataAgentsは、複雑で非構造化されたデータをコヒーレントで行動可能な知識に変換する。 エージェントAIとデータ・トゥ・ナレッジシステムの収束が重要なトレンドとなっている理由を最初に検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.02229219403014
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: As data continues to grow in scale and complexity, preparing, transforming, and analyzing it remains labor-intensive, repetitive, and difficult to scale. Since data contains knowledge and AI learns knowledge from it, the alignment between AI and data is essential. However, data is often not structured in ways that are optimal for AI utilization. Moreover, an important question arises: how much knowledge can we pack into data through intensive data operations? Autonomous data agents (DataAgents), which integrate LLM reasoning with task decomposition, action reasoning and grounding, and tool calling, can autonomously interpret data task descriptions, decompose tasks into subtasks, reason over actions, ground actions into python code or tool calling, and execute operations. Unlike traditional data management and engineering tools, DataAgents dynamically plan workflows, call powerful tools, and adapt to diverse data tasks at scale. This report argues that DataAgents represent a paradigm shift toward autonomous data-to-knowledge systems. DataAgents are capable of handling collection, integration, preprocessing, selection, transformation, reweighing, augmentation, reprogramming, repairs, and retrieval. Through these capabilities, DataAgents transform complex and unstructured data into coherent and actionable knowledge. We first examine why the convergence of agentic AI and data-to-knowledge systems has emerged as a critical trend. We then define the concept of DataAgents and discuss their architectural design, training strategies, as well as the new skills and capabilities they enable. Finally, we call for concerted efforts to advance action workflow optimization, establish open datasets and benchmark ecosystems, safeguard privacy, balance efficiency with scalability, and develop trustworthy DataAgent guardrails to prevent malicious actions.
• Abstract（参考訳）: データがスケールと複雑さを増し続け、準備、変換、分析するにつれ、労働集約的、反復的、スケールが難しくなっています。 データには知識が含まれており、AIはそれから知識を学ぶため、AIとデータの整合性は不可欠である。 しかし、データはAI利用に最適な方法では構造化されないことが多い。 集中的なデータ操作を通じて、どの程度の知識をデータに詰め込むことができるのか? 自律データエージェント(DataAgents)は、LCM推論をタスクの分解、アクションの推論とグラウンド、ツール呼び出しと統合し、データタスク記述を自律的に解釈し、タスクをサブタスクに分解し、アクションを推論し、アクションをピソンコードやツール呼び出しにグラウンドアクションし、操作を実行する。 従来のデータ管理やエンジニアリングツールとは異なり、DataAgentsはワークフローを動的に計画し、強力なツールを呼び、大規模に多様なデータタスクに適応する。 このレポートは、DataAgentsが自律的なデータから知識システムへのパラダイムシフトを表していると主張している。 DataAgentsはコレクション、統合、前処理、選択、変換、リウィーディング、拡張、リプログラミング、修復、検索を処理できる。 これらの機能を通じて、DataAgentsは複雑で非構造化されたデータをコヒーレントで行動可能な知識に変換する。 エージェントAIとデータ・トゥ・ナレッジシステムの収束が重要なトレンドとなっている理由を最初に検討する。 次に、DataAgentsの概念を定義し、アーキテクチャ設計、トレーニング戦略、そしてそれらを可能にする新しいスキルと能力について議論します。 最後に、アクションワークフローの最適化の推進、オープンなデータセットとベンチマークエコシステムの確立、プライバシの保護、スケーラビリティとのバランスの確保、悪意のあるアクションを防ぐための信頼できるDataAgentガードレールの開発を共同で進めることを求めます。

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