CoDA：用于协作数据可视化的智能体系统
#多智能体系统#数据可视化#自然语言处理#协作AI
📄 原始标题：
CoDA: Agentic Systems for Collaborative Data Visualization
👥 作者：
Zichen Chen, Jiefeng Chen, Sercan Ö. Arik, Misha Sra, Tomas Pfister, Jinsung Yoon
📝 英文摘要：
Deep research has revolutionized data analysis, yet data scientists still devote substantial time to manually crafting visualizations, highlighting the need for robust automation from natural language queries. However, current systems struggle with complex datasets containing multiple files and iterative refinement. Existing approaches, including simple single- or multi-agent systems, often oversimplify the task, focusing on initial query parsing while failing to robustly manage data complexity, code errors, or final visualization quality. In this paper, we reframe this challenge as a collaborative multi-agent problem. We introduce CoDA, a multi-agent system that employs specialized LLM agents for metadata analysis, task planning, code generation, and self-reflection. We formalize this pipeline, demonstrating how metadata-focused analysis bypasses token limits and quality-driven refinement ensures robustness. Extensive evaluations show CoDA achieves substantial gains in the overall score, outperforming competitive baselines by up to 41.5%. This work demonstrates that the future of visualization automation lies not in isolated code generation but in integrated, collaborative agentic workflows.
🌏 中文摘要：
深度研究已经彻底改变了数据分析，但数据科学家仍然需要花费大量时间手动制作可视化图表，这凸显了从自然语言查询实现强大自动化的需求。然而，当前系统在处理包含多个文件的复杂数据集和迭代优化时面临困难。现有方法，包括简单的单智能体或多智能体系统，往往过度简化任务，专注于初始查询解析，却未能有效管理数据复杂性、代码错误或最终可视化质量。在本文中，我们将这一挑战重新定义为协作多智能体问题。我们引入了CoDA，这是一个多智能体系统，采用专门的大型语言模型智能体进行元数据分析、任务规划、代码生成和自我反思。我们对该流程进行了形式化，展示了以元数据为中心的分析如何绕过token限制，以及质量驱动的优化如何确保鲁棒性。广泛的评估表明，CoDA在总体得分上实现了显著提升，比竞争基线高出41.5%。这项工作证明，可视化自动化的未来不在于孤立的代码生成，而在于集成的协作智能体工作流程。
💡 智能问答：
Q1: 这篇论文试图解决什么问题？
本论文旨在解决数据可视化自动化中的核心挑战。尽管深度学习已经革新了数据分析，但数据科学家仍需花费大量时间手动创建可视化图表。现有的从自然语言查询生成可视化的系统面临以下主要问题：
1. 复杂数据集处理困难：当前系统难以处理包含多个文件的复杂数据集，在迭代优化和精细化方面表现不佳。
2. 任务过度简化：现有的单智能体或简单多智能体方法往往过于简化任务，主要关注初始查询解析，却无法有效应对数据复杂性、代码错误或最终可视化质量问题。
3. 缺乏鲁棒性：在处理真实世界的复杂场景时，系统往往在数据理解、代码生成和结果验证等环节缺乏足够的鲁棒性。
为解决这些问题，论文提出将数据可视化自动化重新定义为协作多智能体问题，并开发了CoDA系统。该系统通过部署专门化的大型语言模型智能体，分别负责元数据分析、任务规划、代码生成和自我反思，实现了端到端的智能化数据可视化流程。实验结果显示，CoDA相比竞争基线在整体性能上提升了高达41.5%，证明了协作智能体工作流程在可视化自动化中的巨大潜力。
阅读全文 →
CoDA: Agentic Systems for Collaborative Data Visualization
👥 作者：
Zichen Chen, Jiefeng Chen, Sercan Ö. Arik, Misha Sra, Tomas Pfister, Jinsung Yoon
📝 英文摘要：
Deep research has revolutionized data analysis, yet data scientists still devote substantial time to manually crafting visualizations, highlighting the need for robust automation from natural language queries. However, current systems struggle with complex datasets containing multiple files and iterative refinement. Existing approaches, including simple single- or multi-agent systems, often oversimplify the task, focusing on initial query parsing while failing to robustly manage data complexity, code errors, or final visualization quality. In this paper, we reframe this challenge as a collaborative multi-agent problem. We introduce CoDA, a multi-agent system that employs specialized LLM agents for metadata analysis, task planning, code generation, and self-reflection. We formalize this pipeline, demonstrating how metadata-focused analysis bypasses token limits and quality-driven refinement ensures robustness. Extensive evaluations show CoDA achieves substantial gains in the overall score, outperforming competitive baselines by up to 41.5%. This work demonstrates that the future of visualization automation lies not in isolated code generation but in integrated, collaborative agentic workflows.
🌏 中文摘要：
深度研究已经彻底改变了数据分析，但数据科学家仍然需要花费大量时间手动制作可视化图表，这凸显了从自然语言查询实现强大自动化的需求。然而，当前系统在处理包含多个文件的复杂数据集和迭代优化时面临困难。现有方法，包括简单的单智能体或多智能体系统，往往过度简化任务，专注于初始查询解析，却未能有效管理数据复杂性、代码错误或最终可视化质量。在本文中，我们将这一挑战重新定义为协作多智能体问题。我们引入了CoDA，这是一个多智能体系统，采用专门的大型语言模型智能体进行元数据分析、任务规划、代码生成和自我反思。我们对该流程进行了形式化，展示了以元数据为中心的分析如何绕过token限制，以及质量驱动的优化如何确保鲁棒性。广泛的评估表明，CoDA在总体得分上实现了显著提升，比竞争基线高出41.5%。这项工作证明，可视化自动化的未来不在于孤立的代码生成，而在于集成的协作智能体工作流程。
💡 智能问答：
Q1: 这篇论文试图解决什么问题？
本论文旨在解决数据可视化自动化中的核心挑战。尽管深度学习已经革新了数据分析，但数据科学家仍需花费大量时间手动创建可视化图表。现有的从自然语言查询生成可视化的系统面临以下主要问题：
1. 复杂数据集处理困难：当前系统难以处理包含多个文件的复杂数据集，在迭代优化和精细化方面表现不佳。
2. 任务过度简化：现有的单智能体或简单多智能体方法往往过于简化任务，主要关注初始查询解析，却无法有效应对数据复杂性、代码错误或最终可视化质量问题。
3. 缺乏鲁棒性：在处理真实世界的复杂场景时，系统往往在数据理解、代码生成和结果验证等环节缺乏足够的鲁棒性。
为解决这些问题，论文提出将数据可视化自动化重新定义为协作多智能体问题，并开发了CoDA系统。该系统通过部署专门化的大型语言模型智能体，分别负责元数据分析、任务规划、代码生成和自我反思，实现了端到端的智能化数据可视化流程。实验结果显示，CoDA相比竞争基线在整体性能上提升了高达41.5%，证明了协作智能体工作流程在可视化自动化中的巨大潜力。
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来源：Arxiv2025-10-03 17:30:16 UTC
