(퍼플렉시티가정리한기사)구글(알파벳주식회사)리서치는다양한데이터형식에서복잡한데이터과학작업을자동화하는고급AI에이전트DS-STAR를공개했으며,여러산업벤치마크에서최고의성능을달성하고엔터프라이즈데이터분석자동화에있어중요한진전을알리고있습니다.업계표준에서의획기적인성능Google의11월6일발표에따르면,DS-STAR는2025년9월기준DABStep벤치마크리더보드에서어려운작업에대해45.2%의정확도로1위를차지했습니다.이시스템은DABStep,KramaBench,DA-Code의세가지주요벤치마크에서선두경쟁자인AutoGen과DA-Agent를능가했습니다.KramaBench에서DS-STAR는DA-Agent의39.8%에비해44.7%의정확도를달성했으며,DA-Code에서는37.0%대비38.5%에도달했습니다.성능향상은특히복잡한다중파일작업에서두드러졌습니다.Gemini2.5Pro를사용하여DS-STAR는DABStep의높은난이도정확도를12.7%에서45.2%로향상시켰으며,이는32퍼센트포인트를초과하는개선입니다.이는OpenDataScientist,Mphasis-I2I-Agents,AmityDAAgent를포함한상용대안들에비해상당한도약을나타냅니다.혁신적인다중에이전트구조기존의구조화된SQL데이터베이스에의존하는전통적인데이터과학에이전트와달리,DS-STAR는CSV,JSON,Markdown,그리고비정형텍스트파일과같은다양한파일형식을처리합니다.이시스템은다양한형식에서컨텍스트를추출하는데이터파일분석기,실행가능한단계를생성하는플래너,Python스크립트를생성하는코더,그리고계획의충분성을평가하는검증자로구성된멀티에이전트프레임워크를채택하고있습니다.반복적세분화과정은DS-STAR가복수의데이터소스를필요로하는복잡한분석도처리할수있게합니다.연구에따르면,난이도가높은작업은문제해결에평균5.6회의세분화라운드가필요했고,더간단한작업은3.0회의라운드만필요했으며,절반이상의쉬운작업은한번의반복만에완료되었습니다.이시스템은디버깅기능과대규모데이터셋에서관련파일을선택하는검색모듈을포함하고있어,패턴변화나누락데이터발생시에도견고성을높여줍니다.산업맥락및응용이번출시는AI기반데이터분석에대한기업수요가가속화되는가운데이루어졌습니다.GoogleCloud의AI에이전트에대한광범위한진출에는2025년8월에발표된BigQueryNotebooks용DataScienceAgent가포함되어있으며,이는탐색적분석,데이터정제,머신러닝예측을포함한자율적분석워크플로우를실행합니다.Gartner의애널리스트들은2026년까지기업애플리케이션의40%가작업별AI에이전트를탑재할것으로예측하고있으며,이는현재5%미만에서증가한수치입니다.DS-STAR는문서해석부터통계분석까지전체데이터사이언스워크플로우를자동화하는데중점을두고있어,깊은기술적전문지식이부족한기업들의중요한문제점을해결합니다.깨끗한관계형데이터베이스가아닌실제세계의복잡한데이터를다룰수있는이시스템의능력은실용적인기업배포에적합하며,조직전반에걸쳐고급분석을민주화할가능성이있습니다.