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NVIDIA 分享 KDD Cup 数据分析 Agent 经验
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AI 综述
NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 Data Agents 竞赛中获得第二名，其方案核心是让 Agent 的 harness 更小、更清晰、更容易验证。竞赛要求 Agent 在数据库、CSV 和 JSON 文件、散文文档、PDF 和简报视频等异构数据源上回答自然语言问题，且只使用一个固定的小模型驱动 Agent，使 harness 成为主要优化空间。团队提出两条原则：约束动作空间，即统一数据访问、暴露小型工具；以及让 harness 更清晰、更易验证。
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10月9日
- NVIDIA 技术博客：可信 AI 与网络安全NVIDIA KGMON 团队分享 KDD Cup 2026 数据分析 Agent 亚军方案
NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 Data Agents 竞赛中获得第二名，其方案的核心思路是让 Agent 的 harness 更小、更清晰、更容易验证。竞赛要求 Agent 在数据库、CSV 和 JSON 文件、散文文档、PDF 和简报视频等异构数据源上回答自然语言问题，并只使用一个固定的小模型驱动 Agent，使 harness 成为主要优化空间。团队提出两条原则：约束动作空间，即统一数据访问、暴露小型工具集、要求答案走单一输出路径；让每次尝试可检查，即记录执行轨迹、重复尝试和轨迹审查。具体做法包括把 CSV 和 JSON 转成 SQLite 表以提供单一 SQL 接口、在推理循环前做 schema 预检、限制工具为 schema 检查、SQL 查询、文档检索、散文提取和答案写入，并用中间件修复格式错误的工具调用。
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