TaskWeaver是由微软推出的一个代码优先的智能代理框架，专注于无缝规划和执行数据分析任务。基于代码片段解释用户请求，高效协调各种插件（以函数形式）执行数据分析任务，支持状态化的执行方式。TaskWeaver支持丰富的数据结构，支持用户封装自定义算法作为插件，整合领域特定知识提高任务执行的可靠性。TaskWeaver提供代码执行前的安全验证，支持基本的会话管理隔离不同用户数据，且易于调试和扩展。TaskWeaver旨在简化用户与技术的交互，让用户能用自然语言处理复杂数据分析任务，无需深入了解编程细节。
TaskWeaver的主要功能代码生成：将自然语言请求转换为可执行的代码片段。插件系统：支持用户定义的插件作为可调用函数，扩展功能和处理特定领域的任务。复杂数据结构支持：处理包括嵌套列表、字典或数据帧等复杂的数据结构。状态保持：在多次交互中保持执行状态，支持跨会话的数据和状态管理。安全执行：确保生成的代码在安全的沙盒环境中执行，避免恶意代码的执行。TaskWeaver的技术原理代码优先方法：TaskWeaver以代码为中心，基于大型语言模型（LLMs）的编码能力实现复杂逻辑。规划器和代码解释器：系统由规划器（负责任务分解和规划）和代码解释器（负责代码生成和执行）组成。内存模块：用在维护当前会话的聊天历史和相关信息，支持短期和长期记忆。角色和插件的概念：用定义角色和插件实现不同的功能和交互，增加系统的灵活性和扩展性。自我反思和迭代改进：系统能根据执行结果进行自我反思，调整计划并改进代码生成过程。TaskWeaver的项目地址项目官网：microsoft.github.io/TaskWeaverGitHub仓库：https://github.com/microsoft/TaskWeaverarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2311.17541TaskWeaver的应用场景数据分析：用户请求对数据集进行各种分析，如统计、预测、分类等，无需手动编写代码。自动化报告生成：根据数据库或实时数据生成自动化报告，例如财务报告或市场趋势分析。数据清洗和预处理：自动化数据清洗和预处理任务，为机器学习或统计分析准备数据。自定义算法实现：支持用户将自定义算法或业务逻辑封装为插件，方便在复杂的工作流中使用。教育和研究：在学术研究中，学生和研究人员用TaskWeaver快速原型化和测试假设，无需深入了解编程细节。 
