論文の概要: Autonomous Data Processing using Meta-Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.00307v1
- Date: Fri, 30 Jan 2026 20:58:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.108943
- Title: Autonomous Data Processing using Meta-Agents
- Title（参考訳）: メタエージェントを用いた自律データ処理
- Authors: Udayan Khurana,
- Abstract要約: 我々はメタエージェント(ADP-MA)を用いたtextbf Autonomous Data Processingを提案し,データ処理パイプラインを動的に構築し,実行し,反復的に洗練するフレームワークを提案する。
ADP-MAは、コンテキスト対応の最適化、適応的なワークロード分割、拡張性のためのプログレッシブサンプリングを強調している。
ADP-MAはパイプライン構築、実行監視、代表データ処理タスク間の適応的な改善を示すインタラクティブなデモを通じてデモを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3732259124656907
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Traditional data processing pipelines are typically static and handcrafted for specific tasks, limiting their adaptability to evolving requirements. While general-purpose agents and coding assistants can generate code for well-understood data pipelines, they lack the ability to autonomously monitor, manage, and optimize an end-to-end pipeline once deployed. We present \textbf{Autonomous Data Processing using Meta-agents} (ADP-MA), a framework that dynamically constructs, executes, and iteratively refines data processing pipelines through hierarchical agent orchestration. At its core, \textit{meta-agents} analyze input data and task specifications to design a multi-phase plan, instantiate specialized \textit{ground-level agents}, and continuously evaluate pipeline performance. The architecture comprises three key components: a planning module for strategy generation, an orchestration layer for agent coordination and tool integration, and a monitoring loop for iterative evaluation and backtracking. Unlike conventional approaches, ADP-MA emphasizes context-aware optimization, adaptive workload partitioning, and progressive sampling for scalability. Additionally, the framework leverages a diverse set of external tools and can reuse previously designed agents, reducing redundancy and accelerating pipeline construction. We demonstrate ADP-MA through an interactive demo that showcases pipeline construction, execution monitoring, and adaptive refinement across representative data processing tasks.
- Abstract（参考訳）: 従来のデータ処理パイプラインは、通常、静的で、特定のタスクのために手作りされている。
汎用エージェントとコーディングアシスタントは、よく理解されたデータパイプラインのためのコードを生成することができるが、一度デプロイされたエンドツーエンドパイプラインを自律的に監視、管理、最適化する能力は欠如している。
本稿では,階層的エージェントオーケストレーションによるデータ処理パイプラインを動的に構築し,実行し,反復的に洗練するフレームワークである,メタエージェントを用いた‘textbf{Autonomous Data Processing’(ADP-MA)を提案する。
コアでは、入力データとタスク仕様を分析して、マルチフェーズプランを設計し、特別な \textit{ground-level agent} をインスタンス化し、パイプラインのパフォーマンスを継続的に評価する。
このアーキテクチャは、戦略生成のための計画モジュール、エージェント調整とツール統合のためのオーケストレーション層、反復的な評価と追跡のための監視ループの3つの主要なコンポーネントから構成されている。
従来のアプローチとは異なり、ADP-MAはコンテキスト認識の最適化、適応的なワークロード分割、拡張性のためのプログレッシブサンプリングを強調している。
さらにフレームワークは、さまざまな外部ツールセットを活用し、以前設計されたエージェントを再利用することで、冗長性を低減し、パイプライン構築を高速化する。
ADP-MAはパイプライン構築、実行監視、代表データ処理タスク間の適応的な改善を示すインタラクティブなデモを通じてデモを行う。
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