基于大语言模型的数据科学智能体：综述
人工智能
2025-11-25 v2
摘要
大语言模型 (LLM) 的快速发展推动了跨领域的新型应用，LLM-based 智能体正成为关键探索方向。本综述对近期研究中为数据科学任务设计的 LLM-based 智能体进行了全面分析。从智能体的角度，我们讨论了关键设计原则，包括智能体角色、执行方式、知识来源及反思方法。从数据科学的角度，我们识别了 LLM-based 智能体的关键流程，包括数据预处理、模型开发、评估、可视化等。我们的工作包含两个关键贡献：(1) 对近期将 LLM-based 智能体应用于数据科学任务的最新进展进行全面回顾；(2) 提出一种双重视角框架，将通用智能体设计原则与数据科学实践流程相结合。
关键词
引用
@article{arxiv.2508.02744,
title = {Large Language Model-based Data Science Agent: A Survey},
author = {Ke Chen and Peiran Wang and Yaoning Yu and Xianyang Zhan and Haohan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.02744},
year = {2025}
}