Pneuma-Seeker：面向表格数据的信息需求再构与实现的智能体系统演示
人工智能
2026-04-17 v1
摘要
处理关系型数据的分析师常常从模糊或未明确的问题开始，并在探索数据时逐步细化问题。为支持这一迭代过程，我们展示了 Pneuma-Seeker 系统，该系统将用户的信任需求重新构建为显式、可检查的关系规范，从而实现信息需求的迭代细化、精准数据发现以及具备血缘感知的执行。通过两个实际的采购用例，我们展示了 Pneuma-Seeker 如何将大语言模型（LLM）作为透明、交互式的分析协作者，而非不可见的答案引擎。
关键词
引用
@article{arxiv.2604.14422,
title = {Demonstration of Pneuma-Seeker: Agentic System for Reifying and Fulfilling Information Needs on Tabular Data},
author = {Muhammad Imam Luthfi Balaka and Raul Castro Fernandez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14422},
year = {2026}
}
备注
ACM CAIS 2026 (Demo)