深度学习实战115-基于Qwen3的多智能体协同深度数据分析：架构、流程与实现

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下《深度学习实战115-基于Qwen3的多智能体协同深度数据分析：架构、流程与实现》。本研究报告深入探讨了利用阿里巴巴通义千问团队研发的Qwen3系列大语言模型，构建一个多智能体协同系统，以解决复杂的深度数据分析任务。随着大语言模型（LLM）在推理、指令遵循和工具调用方面的能力日益增强 基于其构建的智能体（Agent）应用成为自动化复杂工作流的关键。本报告提出一个由数据获取、数据归因分析、机器学习建模、图表绘制与报告生成四个专业智能体组成的协同架构。我们将详细阐述该系统的核心技术基础、协同工作流程、通信机制，并提供一个基于Qwen-Agent框架的代码实现方案。最后，报告将讨论该系统的最佳实践与性能评估指标，旨在为相关领域的开发与研究提供理论参考和实践指导。

1. 引言

在2025年的今天，数据已成为驱动决策的核心资产。深度数据分析涉及从数据采集、清洗、探索性分析到复杂建模和可视化报告的完整链条，通常需要不同领域的专家投入大量时间与精力。大语言模型的飞速发展，特别是以Qwen3为代表的新一代模型，其强大的Agent能力和对模型上下文协议（MCP）的原生支持，为构建自动化、智能化的多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）提供了前所未有的机遇 。

传统的数据分析流程是线性的、手动的，而一个多智能体系统可以将整个流程拆解为一