LLM实践系列：利用LLM重构数据科学流程08 - 未来展望与趋势

在过去的文章中，我们见证了LLM作为“智能副驾驶”，如何重塑数据科学的每一个环节。但这仅仅是开始。LLM与数据科学的融合正处于一个快速发展的阶段，其未来的潜力远不止于此。

本章，我们将大胆展望LLM在数据科学领域的长期发展方向，并探讨两个关键的未来趋势：更高级的自动化与自主智能体，以及多模态数据分析。

1. 从“副驾驶”到“自主智能体”

目前，LLM主要扮演着“副驾驶”的角色，它需要人类的指令来完成特定的任务。然而，未来的发展将是自主智能体（Autonomous Agents）。

一个自主数据科学智能体将具备以下能力：

• 自主规划：当人类提出一个高层级目标，例如“帮我预测下个季度最具潜力的客户群体”，智能体能够自主地将这个目标拆解成多个可执行的子任务：数据收集、清洗、特征工程、模型训练、结果分析和报告生成。
• 工具调用：智能体不再仅限于生成代码，它能够像人类一样，自动调用各种工具和API，比如通过API获取最新数据，使用scikit-learn库训练模型，或通过matplotlib库生成图表。
• 自我修正与迭代：如果智能体在某个步骤遇到错误（例如，模型性能不佳），它能够自我诊断问题，并根据反馈调整策略，重新执行任务，直到达到预设的目标。

这种“自主智能体”的出现，将彻底改变数据科学的工作方式。数据科学家可以从繁琐的执行者角色