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Data Agents
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ClimateAgent框架自动化气候数据科学工作流
研究人员开发了ClimateAgent，一个旨在自动化复杂气候数据科学工作流的多智能体框架。该系统将用户问题分解为子任务，通过专用智能体动态获取数据，并通过自我纠正循环生成分析和报告。在Climate-Agent-Bench-85基准测试的评估中，ClimateAgent实现了100%的任务完成率，并且报告质量得分高于GitHub Copilot和GPT-5基线。
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EvoOntology：数据智能体的自演化本体层发布
研究人员推出 EvoOntology，这是一个新颖的自演化本体层，旨在弥合数据智能体与异构数据源之间的差距。该系统旨在通过创建动态语义层来改进数据智能体理解和交互信息的方式。EvoOntology 包括模式层、内容层和工具层，允许智能体在运行时查询它，并通过用于自主构建的构建器智能体和用于持续改进的自演化循环得到进一步增强。
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新研究揭示LLM驱动的数据代理存在关键安全漏洞
一篇新研究论文详细介绍了数据代理中的重大安全漏洞，数据代理将LLM推理与数据访问和分析工具相结合，用于企业用途。该研究引入了一个框架，识别出解释、执行和策略层面的八个具体风险。研究人员还开发了一个攻击分类法和一个载荷生成管道，展示了包括开源代理和云分析服务在内的六个测试系统中存在严重的漏洞。