AgentK v1.0: Автономный агент для решения задач в области науки о данных

Мы представляем Agent K v1.0, автономного агента по науке о данных, разработанного для автоматизации, оптимизации и обобщения различных задач в области науки о данных. Полностью автоматизированный, Agent K v1.0 управляет всем жизненным циклом данных, обучаясь на основе опыта. Он использует гибкую структурированную систему рассуждений, что позволяет ему динамически обрабатывать память в вложенной структуре, эффективно обучаясь на накопленном опыте для решения сложных задач рассуждений. Agent K v1.0 оптимизирует долгосрочную и краткосрочную память, выбирая, что хранить и извлекать, что помогает принимать решения на основе полученных наград из окружающей среды. Этот итеративный подход позволяет ему уточнять решения без необходимости дообучения или обратного распространения ошибки, достигая непрерывного улучшения через обучение на основе опыта. Мы оцениваем возможности нашего агента, используя соревнования на Kaggle в качестве кейс-стади. Следуя полностью автоматизированному протоколу, Agent K v1.0 систематически решает сложные и многомодальные задачи в области науки о данных, применяя байесовскую оптимизацию для настройки гиперпараметров и инжиниринга признаков. Наша новая оценочная система тщательно проверяет способности Agent K v1.0 к выполнению задач от начала до конца, начиная с URL-адреса соревнования на Kaggle и заканчивая отправкой решений. Результаты показывают, что Agent K v1.0 достиг успеха в 92,5% задач, охватывающих табличные данные, компьютерное зрение, обработку естественного языка и многомодальные области. При сравнении с 5856 участниками Kaggle путем расчета рейтинга Elo-MMR, Agent K v1.0 занимает место в верхних 38%, демонстрируя уровень навыков, сравнимый с пользователями экспертного уровня. Важно отметить, что его рейтинг Elo-MMR находится между первым и третьим квартилями результатов, достигнутых человеческими гроссмейстерами. Кроме того, наши результаты свидетельствуют о том, что Agent K v1.0 достиг уровня производительности, эквивалентного гроссмейстеру на Kaggle, с достижениями в виде 6 золотых, 3 серебряных и 7 бронзовых медалей, как определено системой прогресса Kaggle.