본 논문은 표에 대한 자연어 질문 응답(Tabular Question Answering, TQA)에서 질문에 맞는 데이터 준비(data prep)의 중요성을 강조하며, 이를 위한 다중 에이전트 프레임워크인 AutoPrep을 제안합니다. AutoPrep은 질문에 대한 정확하고 문맥에 맞는 응답을 위해, 각기 다른 데이터 준비 작업(열 추가, 필터링, 값 정규화 등)에 특화된 여러 에이전트를 활용합니다. 세 가지 주요 구성 요소인 Planner(고차원 연산 순서 계획), Programmer(저차원 코드 생성), Executor(코드 실행)로 구성되며, 고차원 연산 제안을 위한 Chain-of-Clauses 추론 메커니즘과 저차원 코드 생성을 위한 도구 증강 방식을 설계했습니다.