この記事では、真実のデータサイエンス（VDS）フレームワークに基づくVDSAgentsという多エージェントシステムが提案されています。このシステムは、予測可能性、計算可能性、安定性（PCS）の原則に基づいており、従来の大規模言語モデル（LLM）によるデータサイエンスワークフローの限界を克服します。具体的には、データクリーニング、特徴エンジニアリング、モデリング、評価という各段階がエレガントなエージェントによって処理され、機能性と科学的監査可能性が確保されています。実験結果では、VDSAgentsがAutoKaggleやDataInterpreterなどの最先端のデータサイエンスシステムに対して一貫して優れたパフォーマンスを示し、PCSの原則をLLM駆動のデータサイエンス自動化に埋め込むことの実現可能性が確認されました。