論文の概要: What's the next frontier for Data-centric AI? Data Savvy Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.01015v1
• Date: Sun, 02 Nov 2025 17:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 16:37:27.029059
• Title: What's the next frontier for Data-centric AI? Data Savvy Agents
• Title（参考訳）: データ中心AIの次のフロンティアは何か? Data Savvy Agents
• Authors: Nabeel Seedat, Jiashuo Liu, Mihaela van der Schaar,
• Abstract要約: 我々は、エージェントシステムの設計において、データに精通する能力が最優先すべきであると主張している。 本稿では,このビジョンを実現するための4つの重要な機能を提案する。プロアクティブデータ取得,ソフシフィケートデータ処理,インタラクティブテストデータ合成,連続的適応。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.76058707995398
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent surge in AI agents that autonomously communicate, collaborate with humans and use diverse tools has unlocked promising opportunities in various real-world settings. However, a vital aspect remains underexplored: how agents handle data. Scalable autonomy demands agents that continuously acquire, process, and evolve their data. In this paper, we argue that data-savvy capabilities should be a top priority in the design of agentic systems to ensure reliable real-world deployment. Specifically, we propose four key capabilities to realize this vision: (1) Proactive data acquisition: enabling agents to autonomously gather task-critical knowledge or solicit human input to address data gaps; (2) Sophisticated data processing: requiring context-aware and flexible handling of diverse data challenges and inputs; (3) Interactive test data synthesis: shifting from static benchmarks to dynamically generated interactive test data for agent evaluation; and (4) Continual adaptation: empowering agents to iteratively refine their data and background knowledge to adapt to shifting environments. While current agent research predominantly emphasizes reasoning, we hope to inspire a reflection on the role of data-savvy agents as the next frontier in data-centric AI.
• Abstract（参考訳）: 自律的にコミュニケーションし、人間と協力し、多様なツールを使用するAIエージェントの最近の急増は、様々な現実の環境で有望な機会を解き放ちつつある。 しかし、エージェントがどのようにデータを扱うかという重要な側面は、まだ解明されていない。 スケーラブルな自律性は、データを継続的に取得し、処理し、進化させるエージェントを要求する。 本稿では,エージェントシステムの設計において,データに精通する能力が最優先すべきであり,信頼性の高い実世界の展開を保証すべきである,と論じる。 具体的には,(1)積極的データ取得:エージェントが自律的にタスククリティカルな知識を収集したり,あるいは人間の入力に対処することを可能にすること,(2)高度化されたデータ処理:多様なデータ課題と入力のコンテキスト認識と柔軟な処理を必要とすること,(3)インタラクティブなテストデータ合成:静的なベンチマークからエージェント評価のために動的に生成されたインタラクティブなテストデータに移行すること,(4)継続的な適応:エージェントがデータや背景知識を反復的に洗練し,変化する環境に適応すること,の4つを提案する。 現在のエージェントの研究は主に推論を強調していますが、データ中心のAIにおける次のフロンティアとして、データに精通したエージェントの役割を振り返りたいと思っています。

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