[Paper] A2P-Vis：一种分析器到呈现器的代理管道，用于视觉洞察生成与报告

发布: 2天前 (2025年12月27日 GMT+8 02:02)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2512.22101v1

概览

本文介绍了 A2P‑Vis，一个两阶段、多代理系统，能够将原始表格数据转化为精美、可直接发布的数据可视化报告。通过将自动创建、评估并打分可视化洞察的 数据分析器 与将这些洞察编织成连贯叙事的 呈现器 配对，作者弥合了原始分析与面向数据科学实践者的完整故事叙述之间长期存在的鸿沟。

端到端代理管线，从数据集摄取到完整的可视化报告，无需人工“胶水”工作。
数据分析代理，它：
- 对数据集进行概况分析并提出多样的可视化方向。
- 生成可执行的绘图代码（例如 Matplotlib、Altair）并自动运行。
- 使用可读性检查器过滤低质量图形（例如轴不可读、标签重叠）。
- 从每个图表中提取候选洞察，并在深度、正确性、具体性和可操作性上进行评分。
呈现代理，它：
- 将排名最高的洞察按逻辑顺序组织成章节。
- 编写基于图表的叙述段落，添加合理的过渡，并迭代修订以确保清晰和一致。
洞察评分框架，量化“洞察质量”的多个维度，使系统能够优先考虑最有价值的发现。
开源演示和数据集，用于可复现性和社区扩展：https://www.visagent.org/api/output/f2a3486d-2c3b-4825-98d4-5af25a819f56。

数据摄取与概览 – Analyzer 读取 CSV/Excel 文件，计算基本统计信息，并检测列类型（分类、数值、日期时间）。
可视化生成 – 使用提示驱动的 LLM，Analyzer 建议多种图表类型（柱状图、散点图、热图等），并生成相应的 Python 代码。代码在沙箱中执行，生成的图形被保存。
可读性检查 – 轻量级视觉模型（或基于规则的启发式方法）评估每个图形的可读性（例如，对比度足够、标签不重叠）。不合格的图形将被丢弃。
洞察提取与评分 – 对每个保留的图表，Analyzer 提示 LLM 描述视觉模式，然后使用评分标准衡量：
- 深度：洞察超出表面统计的程度。
- 正确性：与底层数据的一致性。
- 具体性：避免模糊表述。
- 可操作性：洞察是否提出了具体的后续步骤。
叙事构建 – Presenter 接收排名最高的洞察及其关联图表。它对洞察进行排序（例如，探索性 → 解释性），撰写与每个图表对应的段落文本，添加过渡句，并进行第二轮 LLM 处理以进行润色。
迭代修订 – 系统回环以修正不一致之处（例如，术语不匹配），并确保报告整体风格统一。

质量提升：与仅生成图表的基线单代理系统相比，A2P‑Vis 在人工评分的报告质量（清晰度、洞察力和视觉吸引力）上实现了 +27 % 的提升。
洞察深度：评分标准过滤掉了 38 % 的生成洞察为“浅显”，留下了一套简洁的高影响力发现。
可视化多样性：Analyzer 对每个数据集平均生成 4.3 种不同的图表类型，涵盖单变量和多变量关系。
人工评估：在对 15 位数据分析师的用户研究中，80 % 的受访者更偏好 A2P‑Vis 报告，而非手动组装的 notebook，理由是更快的理解和更好的叙事。
运行时长：在单台支持 GPU 的工作站上，对 10 k 行数据集的端到端生成在 2 分钟 内完成。

结论：A2P‑Vis 展示了将质量保证的可视化分析器与以叙事为中心的呈现器相结合，能够提供端到端的 AI 驱动数据故事讲述，既技术上可靠，又可直接用于业务。随着 LLM 增强工具生态的成熟，此类管道可能成为数据团队的默认“代码即报告”范式。