論文の概要: A Survey of Data Agents: Emerging Paradigm or Overstated Hype?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23587v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 17:54:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:22.028688
• Title: A Survey of Data Agents: Emerging Paradigm or Overstated Hype?
• Title（参考訳）: データエージェントのサーベイ - パラダイムの創出か, ハイプの過剰か?
• Authors: Yizhang Zhu, Liangwei Wang, Chenyu Yang, Xiaotian Lin, Boyan Li, Wei Zhou, Xinyu Liu, Zhangyang Peng, Tianqi Luo, Yu Li, Chengliang Chai, Chong Chen, Shimin Di, Ju Fan, Ji Sun, Nan Tang, Fugee Tsung, Jiannan Wang, Chenglin Wu, Yanwei Xu, Shaolei Zhang, Yong Zhang, Xuanhe Zhou, Guoliang Li, Yuyu Luo,
• Abstract要約: 現在「データエージェント」は用語的曖昧さと不整合性に悩まされている。 この調査では、データエージェントのための最初の体系的な階層型分類を紹介した。 プロアクティブな生成データエージェントの出現を想定する、先見的なロードマップで締めくくります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.1526688475023
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has spurred the emergence of data agents--autonomous systems designed to orchestrate Data + AI ecosystems for tackling complex data-related tasks. However, the term "data agent" currently suffers from terminological ambiguity and inconsistent adoption, conflating simple query responders with sophisticated autonomous architectures. This terminological ambiguity fosters mismatched user expectations, accountability challenges, and barriers to industry growth. Inspired by the SAE J3016 standard for driving automation, this survey introduces the first systematic hierarchical taxonomy for data agents, comprising six levels that delineate and trace progressive shifts in autonomy, from manual operations (L0) to a vision of generative, fully autonomous data agents (L5), thereby clarifying capability boundaries and responsibility allocation. Through this lens, we offer a structured review of existing research arranged by increasing autonomy, encompassing specialized data agents for data management, preparation, and analysis, alongside emerging efforts toward versatile, comprehensive systems with enhanced autonomy. We further analyze critical evolutionary leaps and technical gaps for advancing data agents, especially the ongoing L2-to-L3 transition, where data agents evolve from procedural execution to autonomous orchestration. Finally, we conclude with a forward-looking roadmap, envisioning the advent of proactive, generative data agents.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、複雑なデータ関連タスクに対処するために、データ+AIエコシステムを編成するように設計された、データエージェントの出現を刺激している。 しかし、"データエージェント"という言葉は現在、用語の曖昧さと不整合性に悩まされており、単純なクエリ応答器と洗練された自律アーキテクチャを混同している。 この用語の曖昧さは、ミスマッチしたユーザ期待、説明責任の問題、そして業界の成長への障壁を促進する。 自動運転のためのSAE J3016標準にインスパイアされたこの調査では、手動操作(L0)から生成完全自律型データエージェント(L5)のビジョンに至るまで、自律性における進歩的なシフトを規定し追跡する6つのレベルを含む、データエージェントのための最初の体系的な階層的な階層分類を導入し、能力境界と責任割り当てを明確にする。 このレンズを通じて、自律性を高め、データ管理、準備、分析のための専門データエージェントを包含し、自律性を高めた汎用的で包括的なシステムに向けた新たな取り組みを含む、既存の研究の構造化されたレビューを提供する。 さらに、データエージェント、特に、データエージェントが手続き実行から自律オーケストレーションへと進化するL2-to-L3遷移の進行における重要な進化の飛躍と技術的なギャップを分析します。 最後に、プロアクティブな生成データエージェントの出現を想定する、前向きなロードマップで締めくくります。

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