我们试图在 AutoSTAT 中，重新探讨 Agent 与用户的关系。
如今，最常见的数据分析 Agent 均以 Chatbot 的形式出现。
这种交互模式，本质上是用户主动规划（Planning）和决策（Decision），而 Agent 只是执行者。
我们希望改变这种关系。
在 AutoSTAT 中，我们将完整的数据分析流程拆解为多个结构化的环节，并将这些结构信息作为先验知识注入 Agent，使其具备更强的规划与决策能力。
在每一个环节内，Agent 以编程（Coding）的方式实现用户的具体需求。在全局层面上，它能够自主规划分析路径，理解任务意图，并灵活应对不同场景。
这种结构化设计带来了全新的交互方式：用户不再只是掌握数据分析 workflow 的操作员，而是与 Agent 共同完成分析的“合作者”。
当你清楚自己的需求时，你可以找到对应环节，Agent 能够帮助你更高效的实现需求；当你仍在思考时，它可以自主规划与决策，为你一键生成完整的数据分析报告。
这种协作式的体验，让数据分析不再是专家的专属技能。
AutoSTAT 以结构化智能为内核，将专业的分析流程转化为人人可用的能力。
Coming soon…
Automated Statistician: A Statistical Analysis Agent for Anyone
