迈向AI VIS联合科学家：求解复杂数据可视化任务的通用端到端智能体框架

检查、解读并交流复杂数据的能力对几乎所有科学工作都至关重要，但这往往需要核心领域之外的大量专业知识，涵盖从数据管理与分析到可视化设计与实现。我们提出一个端到端的智能体框架，仅凭数据和对任务的高层描述，即可独立设计定制的可视化分析应用（VIS apps）。这是迈向通用AI联合科学家的重要一步——许多人设想这样一个自主系统能够依据高层指令自主执行长周期任务。我们提出的VIS联合科学家是这一更宏大AI联合科学家愿景的关键组件：一个能自主分析数据并设计可视化解决方案的框架，它利用一组智能体与专门技能来协调探索性分析、规划、环境配置、实现、界面验证，以及最重要的整体任务完成度评估。每个阶段都产出文档与指令制品，用于指导下游工作并支持迭代改进。我们在横跨多个科学与工程领域的IEEE SciVis竞赛上验证这一方法。这些竞赛是理想的试验场，因为它们编码了真实世界的复杂性：模糊的需求、多样的数据模态、设计权衡以及任务驱动的验证。仅凭数据和目标任务，我们的系统就能自主生成功能完备的单页VIS Apps，其联动视图行为经过验证，并高度定制以契合领域专家指定的任务与需求。