K-Dense-AI/agentic-data-scientist

해결하는 문제

Agentic Data Scientist는 일반적으로 반복적인 계획 수립, 코드 작성, 검증이 필요한 복잡한 데이터 과학 작업을 자동화하는 프레임워크를 제공합니다. 계획 단계와 실행 단계를 분리하고, 결과가 특정 성공 기준을 충족하도록 보장하는 자기 수정 루프를 구현함으로써 수동적인 시도 오류의 필요성을 제거합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 Google의 Agent Development Kit (ADK)와 Claude Agent SDK를 기반으로 한 다중 에이전트 워크플로우를 사용합니다. 주로 두 가지 모드로 작동합니다:

1. 오케스트레이션 모드: Plan Maker와 Plan Reviewer가 검증된 분석 계획을 생성합니다. Stage Orchestrator는 Coding Agent (Claude Code 기반)와 Review Agent를 관리하여 계획을 단계별로 구현합니다. Criteria Checker와 Stage Reflector는 실행 중 발견된 내용을 기반으로 진행 상황을 추적하고 계획을 적응적으로 조정하며, 마지막에 Summary Agent가 최종 보고서를 생성합니다.
2. 간단 모드: 계획의 오버헤드 없이 빠른 스크립트 작성이나 질문 응답을 위한 직접적인 코딩 접근 방식입니다.

시스템은 실시간 문서화를 제공하는 Model Context Protocol (MCP) 서버와 통합되며, 143개의 과학적 기술 라이브러리를 활용하여 전문적인 데이터 분석을 수행합니다.

대상 사용자

복잡한 분석 파이프라인을 자동화하거나, 과학적 연구(예: 차별 발현 분석)를 수행하거나, 원시 데이터에서 출판용 보고서를 생성해야 하는 데이터 과학자 및 엔지니어.

주요 특징

• 적응형 워크플로우: 실시간 결과에 기반해 계획과 구현을 반복적으로 개선합니다.
• 과학적 통합: UniProt, PubMed 등 143개의 전문 과학 기술과 데이터베이스에 접근 가능합니다.
• 지속적인 검증: 각 단계에서 객관적인 성공 기준을 추적하여 낭비된 노력 방지.
• MCP 지원: 최신 라이브러리 및 프레임워크 문서를 제공하는 Context7 MCP 서버를 사용합니다.