随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在各个领域的应用日益广泛，特别是在数据科学任务中，它们展现出了巨大的潜力。最近，一项名为DS-Agent的研究引起了广泛关注，该研究通过结合案例推理（CBR）和大型语言模型，显著提升了自动化数据科学任务的效率和成功率。DS-Agent的创新之处在于，它不仅能够理解任务要求，还能构建和训练最合适的机器学习模型，最终实现模型的部署。
DS-Agent的核心优势在于其独特的自动迭代管道，这一管道基于CBR框架构建，能够灵活地利用Kaggle等平台上的专家知识，通过反馈机制不断改进性能。在开发阶段，DS-Agent通过检索、修订、重用、执行和保留等步骤，迭代地改进实验计划。这一过程不仅提高了问题解决能力，而且通过将成功解决方案纳入案例库，避免了通过反向传播进行资源密集型的参数更新。
在部署阶段，DS-Agent采用简化的CBR框架，直接从开发阶段收集的成功解决方案中生成代码，显著降低了对LLMs基础能力的需求。这种低资源部署阶段的设计，使得DS-Agent即使在开源LLMs上也能实现高效的数据科学任务解决，这在实际应用中具有极高的价值。
DS-Agent的实证结果显示，当使用GPT-4作为其LLM代理时，在开发阶段的成功率达到了前所未有的100%，而在部署阶段，DS-Agent在不同的LLMs上平均提高了36%的一次通过率。这一成就不仅证明了DS-Agent在数据科学任务中的优越性能，也展示了其在资源成本上的高效性。在开发阶段，使用GPT-4的DS-Agent每次运行的成本为1.60美元，而在部署阶段，这一数字降低到了0.13美元，这使得DS-Agent在现实世界部署中更具吸引力。
然而，DS-Agent并非没有挑战。尽管其在数据科学任务中表现出色，但LLMs的生成问题和幻觉问题仍然是需要关注的问题。此外，DS-Agent在处理需要大量计算资源的任务时可能会遇到瓶颈，这限制了其在某些复杂场景下的应用。尽管如此，DS-Agent通过其创新的方法，为自动化数据科学领域提供了新的视角和解决方案。
