廣東
從“手動擋”到“智能駕駛”：數據分析的范式革新
想象一下，你正駕駛一輛高性能跑車，卻不得不頻繁停車，手動調整引擎參數、更換輪胎，甚至在每次轉彎前下車勘測路況。這聽起來荒謬，卻正是當前許多 AI 在復雜數據分析任務中的真實寫照：盡管擁有強大的計算能力，卻依然被繁瑣的人工干預所束縛。
KDD Cup 2026 正式發布全新賽道：Data Agents for Complex Data Analysis。本次大賽由香港科技大學（廣州）數據智能與分析實驗室 聯合 清華大學數據庫組 共同承辦，并由 ACM/IEEE Fellow 清華李國良教授和港科廣駱昱宇教授領銜。這不僅是一場全球頂尖的數據挖掘賽事，更是一次面向未來的技術挑戰：我們能否構建出真正意義上的“智能駕駛”AI，徹底告別人工干預，自主定義數據分析的能力邊界？
01
任務驅動：當 AI 必須“學會思考”
傳統的數據分析自動化，更多是“腳本化”的：預設流程、固定工具、單一數據源。一旦任務超出預設范圍，或數據環境發生變化，人工干預便不可避免。Data Agents 的核心價值，在于讓 AI 從“執行者”升級為“思考者”：
場景模擬：假設你是一名數據科學家，需要評估一家跨國公司在全球各區域的季度銷售表現，并找出異常波動的原因。這需要你：
1.理解問題：從一份高層報告中提煉出“評估銷售表現”和“找出異常原因”這兩個核心目標。
2.數據尋源：在全球多個數據庫（SQL）、本地文件（CSV、JSON）、甚至郵件附件（PDF 報告）中尋找相關銷售數據、市場報告、匯率信息等。
3.工具選擇：根據數據類型和分析需求，選擇合適的工具：SQL 查詢數據庫、Python 腳本處理 CSV、PDF 解析器提取報告內容。
4.邏輯推理：將不同來源的數據整合，進行復雜的計算（如匯率轉換、同比環比），識別異常模式，并結合市場報告進行歸因分析。
5.結果呈現：將分析結果以清晰的圖表和文字形式呈現。
目前，這一系列步驟仍需大量人工協調。而 Data Agent 的目標，正是要自主完成這一切。
02
Data Agents：
突破“人工天花板”的核心能力
KDD Cup 2026 Data Agents 賽道，旨在推動 AI 具備以下“告別人工干預”的關鍵能力：
1.自主任務分解與策略生成：不再依賴人類指令，Agent 能夠將復雜的高層級目標，自主拆解為一系列可執行的子任務，并動態規劃最優的執行路徑。
2.跨模態工具鏈編排：Agent 能夠智能識別并調用多樣化的工具（數據庫操作、編程語言執行、外部 API 交互），并將其靈活編排，形成高效的工作流。
3.異構信息融合與推理：Agent 能夠無縫處理來自結構化、半結構化、非結構化甚至多模態數據源的信息，進行深度關聯與邏輯推理，構建全面的數據視圖。
4.自適應決策與結果驗證：在執行過程中，Agent 能夠根據中間結果進行自適應調整，并對最終分析結果進行自我驗證，確保準確性和可靠性。
03
DataAgent-Bench：
丈量 AI 自主分析的“能力邊界”
為了精確丈量 AI 在自主數據分析方面的“能力邊界”，本次大賽推出了核心基準測試平臺DataAgent-Bench。它通過構建一系列精心設計的任務，挑戰 Agent 的極限：
?真實場景模擬：任務設計深度還原企業級數據分析場景，數據源涵蓋數據庫、文檔、圖表等異構模態。
?非線性推理挑戰：任務包含順序鏈、分支與合并、迭代循環等多種推理模式，要求 Agent 具備高級的邏輯判斷和策略調整能力。
?難度梯度分級：從 Easy 到 Extreme 四個難度級別，通過控制“模態數量”與“干擾項規模”，系統性地評估 Agent 在不同復雜程度下的表現。
一個 Phase 1 任務示例：
任務：分析公司 2025 年 Q3 季度銷售數據，識別出實際銷售額超出預算目標 20% 的地區，并歸因其驅動因素。
Agent 需處理的數據：
?sales_transactions.sqlite：交易數據庫。
?region_mapping.json：地區映射文件。
?Company_Ops_Manual.md：預算計算規則。
?Market_Report_Q3.md：市場分析報告。
Agent 需完成的推理：
1.從手冊中提取預算公式，結合映射文件，解析數據庫中的地區信息。
2.對交易數據進行復雜查詢和計算，篩選出高增長地區。
3.結合市場報告，對增長原因進行自動化歸因。
重要信息：Phase 1 Demo 數據集及官方 Starter Kit 已發布！包含 Easy、Medium、Hard 和 Extreme 四個難度級別，并配套 GitHub 基準代碼與工具鏈。立即前往官網 https://dataagent.top/ 下載，挑戰 AI 自主分析的極限！
04
賽制與獎勵：
激發創新，共塑未來
KDD Cup 2026 采用兩階段賽制，旨在全面激發參賽者的創新潛力：
?Phase 1（單一主賽道）：所有隊伍在公共排行榜上競技，通過自動化評估，考驗基礎能力與算法效率。
? Phase 2（雙子賽道）：晉級隊伍可選擇：
Leaderboard Subtrack（排行榜賽道）：追求極致準確率，挑戰包含數據圖像、數據視頻等更具挑戰性的新模態數據，推動性能極限。
Creative Subtrack（創意賽道）：更注重系統設計與用戶體驗，鼓勵構建成熟、交互友好且決策透明的 Data Agent 系統，探索應用邊界。
本次大賽設立總額120,000 元人民幣的豐厚獎金池，并提供：
?大廠 Offer 直通車：助力職業發展，連接頂尖人才與產業需求。
? KDD Cup Workshop 專屬演講機會：在國際學術舞臺展示成果，提升個人與團隊影響力。
官方獲獎證書：為學術履歷增添價值，彰顯技術實力。
05
權威陣容：頂尖學者，引領前沿
本次大賽由香港科技大學（廣州）和清華大學聯合組織，匯聚了數據智能領域的學者。組織委員會成員包括：
General Chairs 陣容：
?李國良，ACM Fellow，IEEE Fellow，清華大學計算機系教授、副主任，國家杰出青年科學基金獲得者（并延續資助），國家重點研發計劃項目首席科學家，數據智能北京市重點實驗室主任，計算機學會數據庫專委會副主任。
?駱昱宇，香港科技大學（廣州）助理教授，研究興趣為Data Agents、LLM Agents。在 SIGMOD、VLDB、KDD、ICML 等頂會發表論文40 余篇。曾獲世界人工智能大會云帆獎、福布斯中國U30、華為火花獎。領導 OpenManus 和 DeepEye 開源智能體項目（GitHub 5.5萬+ Stars），獲日內瓦發明展銀獎。
?湯南，香港科技大學（廣州）副教授，ACM Distinguished Member，國家高層次人才計劃入選者。研究聚焦 AI4DB 與數據中心化 AI，曾獲 VLDB 最佳論文獎及 SIGMOD 2024 Research Highlight Award。
?李伯巖，香港科技大學（廣州）博士生。研究方向聚焦于Text-to-SQL 和 Data Agents，在SIGMOD、KDD、VLDB、ICML等CCF-A類會議發表論文10余篇，領導DeepEye數據智能體開源項目，獲日內瓦發明展銀獎。
Committee Chairs 陣容：
除上述專家外，大賽還匯聚了一批活躍在數據智能體、文檔智能、信息提取、數據可視化、數據庫系統及以數據為中心的 AI等前沿領域的青年學者。他們將出任本次大賽的 Committee Chairs，深度參與并統籌賽事的注冊流程、全球宣傳、數據構建及評估標準制定，從多維度為大賽的公平性、權威性與技術專業度保駕護航。
06
關鍵時間節點：
把握機遇，共赴前沿 (AoE 時區)
? 3月22日 - 4月23日：全球隊伍注冊階段（機會稍縱即逝，立即組隊，搶占先機！）
? 4月24日 - 5月23日：Phase 1 激烈角逐
? 5月28日 - 6月30日：Phase 2 激烈角逐
? 8月9日：KDD 2026 現場公布最終獲獎名單
07
立即行動，告別干預，定義未來！
Data Agents 的時代已然來臨，KDD Cup 2026 正是你告別人工干預、定義數據智能未來的最佳舞臺！
▎大賽官網（數據集下載 & 賽事詳情）：復制鏈接 https://dataagent.top/ 到瀏覽器訪問，或點擊文末左下角“閱讀原文”直達。
▎加入官方交流社區，與全球精英同行：為方便參賽者交流、獲取最新動態及組隊信息，我們開通了官方交流渠道。關注“數據智能與分析實驗室 DIAL”微信公眾號，回復關鍵詞即可獲取：
?回復KDD大賽：獲取官方 Discord 交流社區（KDD Cup 2026 | DataAgents）、X (Twitter) 賬號鏈接及賽事 FAQ 快速入口。
您也可以直接復制鏈接 https://discord.gg/7eFwJQN3Fx 加入我們的 Discord 社區，與全球開發者共同探討 Data Agents 的前沿技術！
讓我們相約 KDD 2026，共同告別人工干預，塑造數據分析的未來！
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