DataPraxis：通过可验证工作区演化规模化构建分析任务
英文标题：DataPraxis: Scaling Analytics Tasks via Verified Workspace Evolution
该研究提出了名为 DataPraxis 的框架，旨在通过可验证的工作区演化机制规模化扩展与生成专业数据分析任务。通用 Agent 在执行专业分析工作时，需要具备持续推理、迭代调查与可靠证据链的能力，但高质量、具挑战性的训练任务此前难以自动化大规模构建。DataPraxis 解决了复杂分析环境下任务生成的可靠性与多样性瓶颈，对未来训练和评估高级数据分析 Agent 具有重要价值。
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中文
摘要
通用 Agent 日益被期望执行专业的数据分析工作，这要求其具备持续推理、迭代调查以及提供可靠证据的能力。训练并强化这些能力，需要大量多样化且极具挑战性的任务。然而，高质量分析任务的规模化生成与验证一直面临挑战。
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