摘要
本文提出教育数据挖掘自动研究系统（EDM-ARS），这是一个领域专用的多智能体流水线，旨在实现端到端的教育数据挖掘研究自动化。该系统将教育专业知识嵌入研究生命周期的各个阶段，通过状态机协调器编排五个专用大模型智能体，支持修订循环、检查点恢复及沙箱代码执行。给定研究提示和数据集，EDM-ARS 能生成包含真实引用、验证分析及自动同行评审的完整 LaTeX 手稿。文章详细阐述了系统架构、三层数据注册设计及智能体间通信协议，并讨论了当前局限性与未来路线图。
AI 推荐理由
论文核心为多智能体协作框架，通过状态机协调任务分解、执行与修正，属典型规划研究。
研究机构
纽约，美国
论文信息