DeepAnalyze：自律的なデータサイエンスのためのエージェンシック大規模言語モデル

DeepAnalyze: Agentic Large Language Models for Autonomous Data Science

October 19, 2025

著者: Shaolei Zhang, Ju Fan, Meihao Fan, Guoliang Li, Xiaoyong Du

cs.AI

要旨

生データソースから分析者レベルの深い研究レポートに至る自律的なデータサイエンスは、長年の課題であり、強力な大規模言語モデル（LLM）の登場により実現可能になりつつある。最近のワークフローベースのデータエージェントは、特定のデータタスクで有望な結果を示しているが、事前定義されたワークフローに依存しているため、完全な自律データサイエンスの達成には根本的な限界がある。本論文では、データソースから分析者レベルの深い研究レポートまでのエンドツーエンドのパイプラインを自動的に完了できる、自律データサイエンス向けに設計された最初のエージェント型LLMであるDeepAnalyze-8Bを紹介する。高複雑度のデータサイエンスタスクに対処するため、人間のデータサイエンティストの学習軌跡を模倣したカリキュラムベースのエージェント型トレーニングパラダイムを提案し、LLMが現実環境で複数の能力を段階的に習得し統合できるようにする。また、高品質なトレーニングデータを構築するデータグラウンド型軌跡合成フレームワークを導入する。エージェント型トレーニングを通じて、DeepAnalyzeはデータ質問応答や専門的な分析タスクからオープンエンドのデータ研究まで、幅広いデータタスクを実行することを学ぶ。実験結果は、わずか8BパラメータのDeepAnalyzeが、最先端のプロプライエタリLLMに基づいて構築された従来のワークフローベースのエージェントを凌駕することを示している。DeepAnalyzeのモデル、コード、およびトレーニングデータはオープンソース化されており、自律データサイエンスへの道を切り開いている。

English

Autonomous data science, from raw data sources to analyst-grade deep research reports, has been a long-standing challenge, and is now becoming feasible with the emergence of powerful large language models (LLMs). Recent workflow-based data agents have shown promising results on specific data tasks but remain fundamentally limited in achieving fully autonomous data science due to their reliance on predefined workflows. In this paper, we introduce DeepAnalyze-8B, the first agentic LLM designed for autonomous data science, capable of automatically completing the end-toend pipeline from data sources to analyst-grade deep research reports. To tackle high-complexity data science tasks, we propose a curriculum-based agentic training paradigm that emulates the learning trajectory of human data scientists, enabling LLMs to progressively acquire and integrate multiple capabilities in real-world environments. We also introduce a data-grounded trajectory synthesis framework that constructs high-quality training data. Through agentic training, DeepAnalyze learns to perform a broad spectrum of data tasks, ranging from data question answering and specialized analytical tasks to open-ended data research. Experiments demonstrate that, with only 8B parameters, DeepAnalyze outperforms previous workflow-based agents built on most advanced proprietary LLMs. The model, code, and training data of DeepAnalyze are open-sourced, paving the way toward autonomous data science.