論文の概要: Data Agents: Agentic Data Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24137v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 05:45:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-22 20:29:01.087017
• Title: Data Agents: Agentic Data Systems
• Title（参考訳）: データエージェント:エージェントデータシステム
• Abstract要約: 我々は、人間の介入を最小限に抑えてデータを管理し、処理し、分析するData Agentと呼ばれる新しいパラダイムを提案する。 データエージェントシステムには、セマンティックデータ組織、セマンティック演算子、エージェントパイプラインオーケストレーションと最適化、フィードバック駆動リファインメント、メモリ管理、プロアクティブ適応の6つのコンポーネントが含まれています。 実際のベンチマーク実験では、最先端の手法よりもデータエージェントの性能が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.86738361341752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional data systems face profound limitations in the AI era, relying on human-crafted pipelines, lacking semantic understanding of heterogeneous data, and operating through rigid, reactive processing. To address these challenges, we propose a new paradigm called the Data Agent, designed to manage, process, and analyze data with minimal human intervention. Data agents autonomously execute a wide range of data-related tasks, transforming traditional data systems by shifting from manual design to autonomous orchestration, from literal manipulation to semantic interpretation, and from reactive to proactive processing. Our Data Agent system includes six components: semantic data organization, semantic operators, agentic pipeline orchestration and optimization, feedback-driven refinement, memory management, and proactive adaptation. Building on this foundation, we also develop two specialized agents: the data analytics agent and the data science agent. Experiments on real benchmarks demonstrate significant performance gains of our data agent over state-of-the-art methods. We identify open challenges to guide future research in building fully autonomous data systems.
• Abstract（参考訳）: 従来のデータシステムは、人為的なパイプラインに依存し、異種データのセマンティックな理解が欠如し、厳格でリアクティブな処理を通じて運用する、AI時代の大きな制限に直面している。 これらの課題に対処するために、最小限の介入でデータを管理し、処理し、分析するためのData Agentと呼ばれる新しいパラダイムを提案する。 データエージェントは、手動設計から自律的なオーケストレーション、リテラル操作からセマンティック解釈、リアクティブからプロアクティブ処理へと移行することで、従来のデータシステムを変換することで、幅広いデータ関連のタスクを自律的に実行する。 データエージェントシステムには、セマンティックデータ組織、セマンティック演算子、エージェントパイプラインオーケストレーションと最適化、フィードバック駆動リファインメント、メモリ管理、プロアクティブ適応の6つのコンポーネントが含まれています。 この基盤の上に構築され、データ分析エージェントとデータサイエンスエージェントという2つの特殊エージェントも開発しています。 実際のベンチマーク実験では、最先端の手法よりもデータエージェントの性能が大幅に向上した。 完全自律型データシステム構築における今後の研究を導くためのオープンな課題を特定します。

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