Agent K v1.0 是華為諾亞方舟實驗室與倫敦大學學院團隊聯合推出的端到端自主數據科學智能體，能自動化、優化和泛化處理多種數據科學任務。Agent K v1.0基于結構化推理和動態記憶管理，在無需人工微調的情況下，從經驗中學習、優化決策。Agent K v1.0 在 Kaggle 多模態挑戰賽中取得相當于 6 金 3 銀 7 銅的成績，成為首個達到 Kaggle Grandmaster 水平的 AI 智能體。
Agent K v1.0 的主要功能自動化數據科學流程：Agent K v1.0 自動管理整個數據科學生命周期，從數據收集、清理、預處理到模型開發和評估。多模態數據處理：處理包括表格數據、計算機視覺和自然語言處理在內的多種數據模態。復雜問題解決：具備動態、多步驟處理復雜問題的能力，系統性地解決數據科學任務。自我學習和優化：基于環境反饋自我學習和優化，無需傳統的微調或反向傳播。記憶管理：用結構化推理框架，動態管理記憶，存儲和檢索關鍵信息，指導未來決策。Agent K v1.0 的技術原理結構化推理：Agent K v1.0 基于結構化推理方法，引入記憶模塊動態用過去的成功和失敗經驗，實現更適應性的學習。記憶優化：用優化長短期記憶，選擇性存儲和檢索關鍵信息，基于環境獎勵指導來決策。無需反向傳播：與傳統的鏈式思考方法不同，Agent K v1.0 不需要反向傳播或微調，直接從反饋中學習，適應并優化其推理過程。內在函數和長期記憶：Agent K v1.0 基于內在函數和長期記憶處理數據科學任務，函數支持在不改變底層LLM參數的情況下學習和適應。多任務和主動任務選擇：Agent K v1.0 能處理多個任務，主動選擇下一個任務，構建難度逐漸增加的課程，實現持續學習和知識積累。Agent K v1.0 的項目地址arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.03562Agent K v1.0 的應用場景金融行業：用在風險評估、欺詐檢測、市場預測等金融分析任務。醫療健康：輔助醫療數據分析，如疾病預測、患者結果預測等。零售業：分析消費者數據，優化庫存管理、個性化營銷和顧客體驗。制造業：在質量控制、供應鏈優化和生產效率提升中發揮作用。客戶服務：用自然語言處理能力，自動處理客戶查詢和反饋。 
