使用元智能体的自主数据处理

传统数据处理流水线通常是为特定任务静态、手工构建的，限制了其对不断演进需求的适应性。虽然通用智能体与编程助手可以为理解透彻的数据流水线生成代码，但它们缺乏在部署后自主监控、管理与优化端到端流水线的能力。我们提出使用元智能体的自主数据处理（ADP-MA），一个通过分层智能体编排动态构建、执行并迭代精炼数据处理流水线的框架。其核心是元智能体（meta-agents）：分析输入数据与任务规范以设计多阶段计划、实例化专门的基础层智能体（ground-level agents），并持续评估流水线性能。该架构包含三个关键组件：用于策略生成的规划模块、用于智能体协调与工具集成的编排层，以及用于迭代评估与回溯的监控循环。与传统方法不同，ADP-MA强调上下文感知优化、自适应工作负载划分与面向可扩展性的渐进采样。此外，该框架利用多样的外部工具，并可复用先前设计的智能体，减少冗余并加速流水线构建。我们通过一个交互式演示展示ADP-MA，呈现代表性数据处理任务上的流水线构建、执行监控与自适应精炼。