SheetAgent: Towards A Generalist Agent for Spreadsheet Reasoning and Manipulation via Large Language Models
作者: Yibin Chen, Yifu Yuan, Zeyu Zhang, Yan Zheng, Jinyi Liu, Fei Ni, Jianye Hao, Hangyu Mao, Fuzheng Zhang
分类: cs.AI, cs.LG
发布日期: 2024-03-06 (更新: 2025-03-03)
备注: Accepted by International World Wide Web Conference (WWW) 2025 (oral)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出SheetAgent以解决复杂电子表格推理与操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电子表格推理 大型语言模型 自主代理 多步骤操作 任务规划
📋 核心要点
- 现有方法在处理复杂电子表格任务时，缺乏有效的推理能力，难以应对多步操作和模糊需求。
- 本文提出SheetAgent，通过规划、信息提供和检索三个模块的协作，利用LLM实现电子表格的自动化推理与操作。
- 实验结果显示，SheetAgent在多个基准测试中较基线提升了20-40%的通过率，显著提高了操作的精确性和推理能力。
📝 摘要（中文）
电子表格在全球范围内广泛应用，提升了各领域的工作效率。尽管近期已有研究尝试利用大型语言模型（LLM）进行自动化电子表格操作，但在复杂和现实任务中，尤其是涉及多步推理和模糊需求的场景下，尚未得到充分探讨。为此，本文引入了SheetRM基准，涵盖了因现实挑战而需推理的长时间和多类别任务。我们进一步提出了SheetAgent，一个利用LLM的自主代理，包含规划者、信息提供者和检索者三个协作模块，通过迭代任务推理和反思，实现电子表格的高级推理和准确操作。实验结果表明，SheetAgent在多个基准上较基线提升了20-40%的通过率，展现出卓越的表格推理能力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在复杂电子表格操作中，现有方法在推理能力和处理模糊需求方面的不足，尤其是在长时间和多步骤的任务中。
核心思路：通过引入SheetAgent，利用大型语言模型的强大能力，设计出一个包含多个协作模块的自主代理，以实现高效的电子表格推理和操作。
技术框架：SheetAgent由三个主要模块组成：规划者（Planner）、信息提供者（Informer）和检索者（Retriever）。规划者负责任务的整体规划，信息提供者提供必要的信息支持，而检索者则负责从数据中提取相关信息。
关键创新：SheetAgent的创新在于其模块化设计，使得不同功能模块能够协同工作，提升了推理的准确性和操作的效率。这种设计与传统的单一模型方法有本质区别。
关键设计：在技术细节上，SheetAgent采用了迭代推理机制，允许模型在每一步操作中进行反思和调整，确保最终结果的准确性。具体的参数设置和损失函数设计尚未详细披露，需进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，SheetAgent在多个基准测试中实现了20-40%的通过率提升，显著优于现有基线方法。这一成果表明，SheetAgent在电子表格推理和操作方面具有更高的精确性和能力，展示了其在复杂任务中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括财务分析、数据管理和商业智能等，能够帮助用户更高效地处理复杂的电子表格任务。未来，SheetAgent可能在自动化办公、智能决策支持系统等方面发挥重要作用，提升工作效率和决策质量。
📄 摘要（原文）
Spreadsheets are ubiquitous across the World Wide Web, playing a critical role in enhancing work efficiency across various domains. Large language model (LLM) has been recently attempted for automatic spreadsheet manipulation but has not yet been investigated in complicated and realistic tasks where reasoning challenges exist (e.g., long horizon manipulation with multi-step reasoning and ambiguous requirements). To bridge the gap with the real-world requirements, we introduce SheetRM, a benchmark featuring long-horizon and multi-category tasks with reasoning-dependent manipulation caused by real-life challenges. To mitigate the above challenges, we further propose SheetAgent, a novel autonomous agent that utilizes the power of LLMs. SheetAgent consists of three collaborative modules: Planner, Informer, and Retriever, achieving both advanced reasoning and accurate manipulation over spreadsheets without human interaction through iterative task reasoning and reflection. Extensive experiments demonstrate that SheetAgent delivers 20--40\% pass rate improvements on multiple benchmarks over baselines, achieving enhanced precision in spreadsheet manipulation and demonstrating superior table reasoning abilities. More details and visualizations are available at the project website: https://sheetagent.github.io/. The datasets and source code are available at https://anonymous.4open.science/r/SheetAgent.