K-Dense-AI/agentic-data-scientist

解决的问题

Agentic Data Scientist 提供了一个自动化框架，用于处理通常需要迭代规划、编码和验证的复杂数据科学任务。通过将规划阶段与执行阶段分离，并实施自我修正循环，确保结果满足特定的成功标准，从而消除了手动试错的需要。

工作原理

该项目基于 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Claude Agent SDK 构建多代理工作流。主要以两种模式运行：

1. 编排模式：完整的多代理流水线，其中 Plan Maker 和 Plan Reviewer 创建经过验证的分析计划。Stage Orchestrator 随后管理一个 Coding Agent（由 Claude Code 驱动）和一个 Review Agent，分阶段实现该计划。Criteria Checker 和 Stage Reflector 跟踪进度，并根据执行过程中的发现调整计划，最终由 Summary Agent 生成一份最终报告。
2. 简单模式：无需规划开销，直接用于快速脚本编写或问答任务的直接编码方法。

该系统与 Model Context Protocol (MCP) 服务器集成，以获取实时文档，并利用包含 143 个科学技能的库进行专业数据分析。

适用人群

需要自动化复杂分析流水线、执行科学研究（如差异表达分析）或从原始数据生成可发表报告的数据科学家和工程师。

主要亮点

• 自适应工作流：基于实时结果，迭代优化计划与实现。
• 科学集成：可访问 143 个专业科学技能和数据库（如 UniProt、PubMed）。
• 持续验证：在每个阶段跟踪客观成功标准，防止无效努力。
• MCP 支持：使用 Context7 MCP 服务器获取最新库和框架文档。