I ricercatori hanno presentato TEAL, un metodo che consente agli agenti di programmazione di creare automaticamente strumenti riutilizzabili mentre rispondono a domande sui data lake. Due agenti di supporto propongono strumenti: uno esamina i dati grezzi, l’altro osserva i passaggi dell’agente principale. Uno strumento viene conservato solo se l’agente principale lo usa senza passaggi aggiuntivi e la risposta resta coerente. Il team ha inoltre sviluppato TEAL‑Q per generare domande fittizie quando quelle reali scarseggiano.
Perché conta
Dimostra che gli agenti per l’analisi possono diventare più efficienti senza etichette fornite da esseri umani, riducendo i costi per sviluppare strumenti per i data lake.
