CEDAR：代理数据科学的情境工程
量子物理
2026-01-13 v1
摘要
我们展示了 CEDAR，这是一个用于自动化数据科学（DS）任务的代理应用程序。使用 LLM 解决 DS 问题是一个极少被探索的领域，具有巨大的市场价值。挑战是多方面的：任务复杂性、数据规模、计算限制以及情境限制。我们展示了这些可以通过有效的情境工程来缓解。我们首先通过 DS 特定的输入字段对初始情境进行结构化，这些字段作为代理系统的指令。随后，解决方案以交错的计划块和代码块的枚举序列形式实现，由独立的 LLM 代理生成，为情境在工作流程的任何步骤提供可读的结构。用于生成这些中间文本和相应 Python 代码的函数调用确保数据保持在本地，只有聚合统计信息和相关指令被注入 LLM �境中。通过迭代代码生成和智能历史渲染引入了容错性和情境管理。我们演示了基于 CEDAR 的代理数据科学家在经典 Kaggle 挑战中的可行性。
引用
@article{arxiv.2601.06608,
title = {Magnetic levitation and spatial superposition of a nanodiamond with a current-carrying chip},
author = {Qian Xiang and Shafaq Gulzar Elahi and Andrew Geraci and Sougato Bose and Anupam Mazumdar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.06608},
year = {2026}
}
备注
16 pages, 7 figures