“数据科学并未消亡，但其范式已发生根本性重构。” AI 技术的爆发式演进迫使我重新审视日常工作的底层逻辑。这场变革并非对传统工作流的局部改良，而是从思维方式到工具链条的系统性颠覆。以下，我将从三个维度解析 AI 如何重塑数据处理的核心范式。
提示工程崛起：解码数据的自然语言
传统数据科学流程中，构建 LSTM 网络进行情感分析需历经数据采集、模型训练、参数调优等冗长环节。而如今，一句精准的提示即可解锁文本背后的情绪密码：
“你是旅行社的舆情分析师，请对这段酒店评论进行情感分类，标签限定为积极 / 中立 / 消极：<待分析文本>”
这种转变催生了全新学科 ——提示工程。相较于自建模型所需的数周开发周期，提示调用仅需数分钟完成语义建模。尽管 AI 模型存在温度参数归零仍无法完全消除的不确定性，但在时效性与投入产出比层面，提示交互展现出压倒性优势。数据科学家的核心能力，正从算法调优转向语义解构与指令精修。
代理系统重构：从组件拼接至智能编排
AI 代理的引入，标志着数据处理从 “函数式思维” 向 “服务化架构” 的跃迁。这让我联想到早期面向服务的架构（SOA）理念，但其本质差异在于：代理系统中的工具是由 AI 驱动的智能服务单元。
理想的代理生态如同模块化工具库，数据科学家可通过自然语言指令，由 AI 代理自主调用图像识别、时序预测等原子工具，动态组装成复杂任务的解决方案。这种模式打破了传统 KNIME 组件或 Python 函数的线性编程桎梏，将数据处理从 “代码拼接” 升维为 “智能编排”。正如 Agentic AI 和 KNIME 的文章中所述，代理系统正在重塑人机协作的底层逻辑。
思维范式迁移：从操作序列到提示链设计
或许最深刻的变革发生在认知层面 —— 我开始用 “提示链” 替代 “操作流” 作为思维载体。以品牌合规性检测系统为例：
- 首轮提示：向 AI 输入图像数据，获取合规性文本评估
- 二次提示：将评估文本反哺模型，指令为 “标记所有描述不合规的评论”
这个过程揭示了关键转变：数据处理不再依赖预设的算法序列，而是通过迭代优化提示语句，引导 AI 逐步逼近目标。提示链如同动态的语义指针，既封装了清洗、分类等基础操作，又突破了传统语法规则的束缚。这种思维重构，本质是将数据交互从 “程序指令” 转化为 “自然语言对话”。
开启与数据对话的新纪元
AI 正在推动数据科学从 “语法驱动的操作编程” 迈向 “语义驱动的对话交互”。当我们用提示替代代码、用代理替代组件、用对话替代流程时，本质是在构建更具人性化的数据分析生态。
这场变革不是对传统技能的否定，而是思维维度的升维 —— 我们仍需理解算法原理、掌握数据逻辑，但更需学会用人类的语言智慧驾驭智能工具。在这个算力与算法持续迭代的时代，或许唯一不变的，是我们与数据对话的方式，正在变得前所未有的自然与高效。
