构建T4友好型自主数据科学Agent：基于DeepAnalyze-8B、沙盒代码执行与迭代分析

该教程详细介绍了构建自主数据科学Agent的完整流程：在Colab上配置稳定运行时，安装机器学习依赖，以4-bit量化加载DeepAnalyze-8B模型以适配有限显存；随后添加沙盒执行环境，使模型能生成Python代码、安全运行并观察结果，形成迭代循环。最终，Agent被赋予一个多文件电商数据集，自动完成数据清洗、合并、分析、可视化和摘要生成，输出分析师级别的报告。 这一方案对使用Colab或有限GPU的开发者特别实用——4-bit量化使得DeepAnalyze-8B能在T4（16GB）上运行，沙盒执行确保了代码安全。不过，教程未提及模型推理速度或实际运行成本，开发者需自行评估在长任务中的实用性。