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ggplotAgent: a self-debugging multi-modal agent for robust and reproducible scientific visualization
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AI
DOI：10.1093/bioadv/vbaf332.png)
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摘要
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动机 创建具有发表质量的可视化是生物信息学中的关键，但对于编码经验有限的科研人员而言仍是一个瓶颈。尽管大型语言模型（LLMs）擅长生成代码，但它们在实践中常因库依赖、数据集不匹配或语法错误而失败。这些问题需要人工干预，从而延缓数据解读。
结果 我们提出ggplotAgent，一种新颖的多模态、自调试人工智能代理，用于自动化生成具有发表质量的ggplot2可视化。它采用双层框架来解析代码执行错误，并使用视觉辅助代理验证美学正确性。在与DeepSeek-V3模型的基准测试中，ggplotAgent实现了100%的代码可执行率（对比85%）和1.9的发表质量评分（对比0.7）。令人惊讶的是，它展现出作为专家协作者的能力，通过智能增强超出用户字面提示的图表，实现了+0.3的积极洞见评分（基准为-0.05）。这些结果表明其能够可靠地从自然语言直接生成准确、高质量的可视化。
可用性与实现 ggplotAgent作为公共网络应用免费提供，网址为https://ggplotagent.databio1.com/，并提供离线Streamlit应用。源代码可在GitHub上获取，网址为https://github.com/charlin90/ggplotAgent。该软件采用MIT许可证分发。
Keyword:
ggplot2
visualization
artificial intelligence
self-debugging
scientific plotting
期刊
B
IF:
2.8
论文数:
131
被引数:
0
机构
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