主要观点总结
本文介绍了基于开源Agent框架开发的Data Science Assistant（DS Assistant），它能够自动解决复杂数据科学问题。文章详细阐述了DS Assistant的工作流程和系统架构，并通过一个具体案例展示了其实施过程。实验结果表明，DS Assistant在部分复杂数据科学任务上的性能超过了开源SOTA。
关键观点总结
关键观点1: DS Assistant简介
DS Assistant是基于Modelscope-Agent框架开发的数据科学助手，能够自动完成探索性数据分析、数据预处理、特征工程、模型训练等步骤。
关键观点2: DS Assistant工作流程
DS Assistant采用plan-and-execute框架，通过明确计划和执行步骤高效完成复杂任务。其工作流程包括任务计划、子任务调度、任务执行和结果整合。
关键观点3: 系统架构
DS Assistant系统有四个主要模块：DS Assistant大脑负责调度整个系统运转，Plan模块根据用户需求生成任务列表，Execution模块负责任务具体执行，Memory management模块记录任务中间执行结果。
关键观点4: 实验效果
使用ML-Benchmark作为测试集对DS Assistant效果进行评测，实验结果表明，在部分复杂数据科学任务上，DS Assistant在规范化性能得分、任务时间、消耗token数等指标上超过开源SOTA。
关键观点5: DS Assistant的优势与未来优化方向
DS Assistant能够自动化完成数据科学任务，节省时间和人力成本。未来将从提高任务执行成功率、支持对话交互式、支持批处理相同任务多批文件的场景等方面进行优化。
文章预览
©作者 | 魔搭社区 来源 | 量子位QbitAI 基于开源 Agent 框架，可自动解决 复杂数据科学问题 的 Agent 来了！具体来说，Data Science Assistant（以下称 DS Assistant）是基于 Modelscope-Agent 框架开发的数据科学助手。有了它，我们只需给需求，这个助手就能自己跑完探索性数据分析（EDA）、数据预处理、特征工程、模型训练，模型评估等步骤。 当然，除了本文将重点提到的 DS Assistant，它背后的 Modelscope-Agent 框架也值得说道。这个框架由阿里开源， 主要特点包括： 可通过 vllm、ollama等工具接入各主流开源模型，也可以直接调用模型 API； 提供 RAG 组件支持开发者快速接入知识库； 工具生态丰富，支持大量的 Modelscope 社区模型作为工具，也支持直接调用 langchain 的工具，还接入了各类常用的工具，如 web-browsing、文生图、code-interpreter 等； 更妙的是，Modelsco
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