Newest papers

Charts as Epistemic Actions for Experience-Driven Agentic Data Analysis

Xinzhe Wang, Xudong Weng, Zang Li, Shaolei Zhang · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.30072 · open-access PDF

Hindi

रीएक्ट-स्टाइल लूप पर बनाए गए डेटा एजेंट अब संरचित डेटा पर जटिल विश्लेषणात्मक कार्यप्रणालीओं को निष्पादित करते हैं, फिर भी उनके मध्यवर्ती तर्क अभी भी लगभग पूरी तरह से पाठ के माध्यम से चलते हैं. मानव विश्लेषक इसके बजाय संख्याओं, तालिकाओं और चार्टों के बीच चले जाते हैं, दृश्य सबूतों को पढ़ते हैं ताकि पाठ संक्षेपों को उजागर करने वाले रुझानों और असामान्यताओं को उजागर किया जा सके. हम पूछते हैं कि चार्ट एक डेटा एजेंट के तर्क लूप के भीतर आंतरिक एपिस्टमिक कार्रवाई के रूप में कार्य कर सकते हैं, और एक एजेंट को उनका उपयोग करने के लिए कैसे सिखाते हैं. हम पहले बनाते हैं \pro

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Data agents built on ReAct-style loops now execute complex analytical workflows over structured data, yet their intermediate reasoning still runs almost entirely through text. Human analysts instead move between numbers, tables, and charts, reading visual evidence to expose trends and anomalies that text summaries drop. We ask whether charts can serve as internal epistemic actions inside a data agent's reasoning loop, and how to teach an agent to use them. We first build \probe{}, a suite of 200 controlled tasks under four matched interface conditions, and find a persistent gap between what ag

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange