الجداول الإلكترونية منتشرة بشكل واسع عبر شبكة الإنترنت العالمية، وتلعب دورًا حاسمًا في تعزيز كفاءة العمل في مجالات متنوعة. وقد تم مؤخرًا محاولة استخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لإجراء التعديلات التلقائية على الجداول الإلكترونية، لكن لم يتم بعد دراستها في المهام المعقدة والواقعية التي تتضمن تحديات المنطق (مثل التعديلات طويلة الأجل التي تتطلب عدة خطوات ومنطق غامض). من أجل جسر الفجوة مع متطلبات العالم الحقيقي، نقدم SheetRM، وهو معيار يشمل مهامًا طويلة الأجل ومتعددة الفئات تتضمن تعديلات تعتمد على المنطق بسبب التحديات الحياتية. للحد من هذه التحديات، نقترح أيضًا SheetAgent، وهو وكيل ذاتي جديد يستخدم قوة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM). يتكون SheetAgent من ثلاثة أقسام تعاونية: المخطط (Planner)، والمعلوماتي (Informer)، والمسترجع (Retriever)، مما يحقق المنطق المتقدم والتعديل الدقيق على الجداول الإلكترونية دون تدخل بشري من خلال المنطق التكراري والتأمل. تظهر التجارب الواسعة أن SheetAgent يحقق تحسينات بنسبة 20-40٪ في معدل النجاح على عدة مقاييس مقارنة بالأسس التقليدية، مما يؤدي إلى زيادة الدقة في تعديل الجداول الإلكترونية وإظهار قدرات فائقة في المنطق الجدول. للمزيد من التفاصيل والتصورات، يمكن زيارة موقع المشروع: https://sheetagent.github.io/. البيانات الأولية والكود المصدر متاحة على الرابط: https://anonymous.4open.science/r/SheetAgent.