[논문리뷰] DAComp: Benchmarking Data Agents across the Full Data Intelligence Lifecycle본 논문은 기존 벤치마크가 놓치고 있는 실제 기업 데이터 인텔리전스 워크플로우의 복잡성 을 반영하여, 데이터 에이전트의 포괄적인 성능을 평가 하는 DAComp 벤치마크를 제시합니다.#Review#Data Agents#Benchmarking#Data Engineering#Data Analysis#LLM-as-Judge#Full Data Intelligence Lifecycle#Repository-Level#Open-Ended Tasks2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Survey of Data Agents: Emerging Paradigm or Overstated Hype?본 논문은 '데이터 에이전트' 용어의 종합적이고 체계적인 정의 및 분류 를 제공하고, 기능적 경계와 책임 분배를 명확히 하는 계층적 분류 체계를 제안하여 데이터 에이전트 연구의 개념적 모호성을 해소 하는 것을 목표로 합니다. 나아가 기존 연구를 검토하고 미래 연구 방향을 제시하여 이 분야의 건강한 발전을 돕고자 합니다.#Review#Data Agents#LLMs#Autonomy Levels#Hierarchical Taxonomy#SAE J3016#Data Management#Data Preparation#Data Analysis#Autonomous Orchestration2025년 10월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepAnalyze: Agentic Large Language Models for Autonomous Data Science본 논문은 원시 데이터부터 분석가 수준의 심층 연구 보고서에 이르는 완전히 자율적인 데이터 과학 을 달성하는 것을 목표로 합니다. 기존 워크플로우 기반 데이터 에이전트들이 사전 정의된 워크플로우에 의존하여 복잡한 데이터 과학 태스크와 다양한 정형 데이터 처리에서 한계를 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Autonomous Data Science#Agentic LLM#Curriculum Learning#Reinforcement Learning#Data Agents#End-to-end Data Science2025년 10월 21일댓글 수 로딩 중