摘要
现实世界的数据分析是涉及异构输入的多步过程，而非仅生成最终答案。实用的系统应能自主组织多步工作流，在沙箱环境中执行代码，并通过可见的行为轨迹和中间产物保持可检查性。现有的基于大语言模型的分析工具往往侧重于孤立子任务，缺乏对完整执行落地工作流的支持。本文提出了 DA-Studio，这是一个交互式 Web 演示系统，具备自主性、沙箱化和可检查性。该系统集成了动作结构化分析后端、沙箱执行工作区及浏览器界面，支持任务设置、流式行为追踪、产物预览、代码编辑重跑及报告导出。通过迭代生成动作、执行代码并整合反馈，DA-Studio 能从原始文件和自然语言请求中逐步构建可执行的分析步骤，同时全程展示中间结果和产物。
AI 推荐理由
论文核心在于构建端到端数据分析的多步工作流自主规划与执行系统。
研究机构
Renmin University of China
论文信息