CIPHER：数据科学Agent测试时扩展的解耦探索—选择框架

英文标题：CIPHER: A Decoupled Exploration-Selection Framework for Test-Time Scaling of Data Science Agents

本文提出了 Cipher 框架，将数据科学 Agent 的探索与选择过程解耦，以支持测试时扩展。数据科学任务涵盖封闭式信息提取到开放式分析，自动化面临重大挑战。由语言模型驱动的 AI Agent 已展现出处理此类复杂任务的潜力，但现有 Agent 仍存在局限。该框架为开发者在提升数据科学自动化方面提供了新的测试时缩放思路。

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