DS-Lighting: 让数据科学自动化中的智能体框架显式化

摘要

DS-Lighting 是一个面向大语言模型（LLM）智能体数据科学自动化的统一框架工具包，将智能体框架（harness）显式化。它把 harness 拆分为数据、工作流、执行和评估四个可复用层，并将不同智能体表示为可执行算子程序，支持预定义流程与自适应搜索。研究整合多个开源数据科学基准为 MLE-Bench 风格任务格式，以在共享任务接口、沙箱运行时和指标协议下进行受控比较。跨智能体、harness、模型和消融实验表明，显式框架设计提高可复现性、可比性和可靠性，并减少端到端工作流中可避免的系统级故障。