Agent K v1.0 是华为诺亚方舟实验室与伦敦大学学院团队联合推出的端到端自主数据科学智能体，能自动化、优化和泛化处理多种数据科学任务。Agent K v1.0基于结构化推理和动态记忆管理，在无需人工微调的情况下，从经验中学习、优化决策。Agent K v1.0 在 Kaggle 多模态挑战赛中取得相当于 6 金 3 银 7 铜的成绩，成为首个达到 Kaggle Grandmaster 水平的 AI 智能体。
Agent K v1.0 的主要功能自动化数据科学流程：Agent K v1.0 自动管理整个数据科学生命周期，从数据收集、清理、预处理到模型开发和评估。多模态数据处理：处理包括表格数据、计算机视觉和自然语言处理在内的多种数据模态。复杂问题解决：具备动态、多步骤处理复杂问题的能力，系统性地解决数据科学任务。自我学习和优化：基于环境反馈自我学习和优化，无需传统的微调或反向传播。记忆管理：用结构化推理框架，动态管理记忆，存储和检索关键信息，指导未来决策。Agent K v1.0 的技术原理结构化推理：Agent K v1.0 基于结构化推理方法，引入记忆模块动态用过去的成功和失败经验，实现更适应性的学习。记忆优化：用优化长短期记忆，选择性存储和检索关键信息，基于环境奖励指导来决策。无需反向传播：与传统的链式思考方法不同，Agent K v1.0 不需要反向传播或微调，直接从反馈中学习，适应并优化其推理过程。内在函数和长期记忆：Agent K v1.0 基于内在函数和长期记忆处理数据科学任务，函数支持在不改变底层LLM参数的情况下学习和适应。多任务和主动任务选择：Agent K v1.0 能处理多个任务，主动选择下一个任务，构建难度逐渐增加的课程，实现持续学习和知识积累。Agent K v1.0 的项目地址arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.03562Agent K v1.0 的应用场景金融行业：用在风险评估、欺诈检测、市场预测等金融分析任务。医疗健康：辅助医疗数据分析，如疾病预测、患者结果预测等。零售业：分析消费者数据，优化库存管理、个性化营销和顾客体验。制造业：在质量控制、供应链优化和生产效率提升中发挥作用。客户服务：用自然语言处理能力，自动处理客户查询和反馈。 
