Skip to content
CrewAI

Datenanalyse-Agent mit CrewAI

Erstellen Sie einen KI-Datenanalyse-Agenten, der Datensätze verarbeitet, Python-Berechnungen ausführt, Diagramme generiert und Erkenntnisse liefert — mit CrewAI.

data analysisPythonchartsanalytics

Funktionierender Code

CrewAI
from crewai import Agent, Crew, Task
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
@tool
def execute_python(code: str) -> str:
"""Execute Python code for data analysis. pandas and matplotlib are available."""
import subprocess
result = subprocess.run(
["python", "-c", code],
capture_output=True, text=True, timeout=30,
)
return result.stdout or f"Error: {result.stderr}"
@tool
def read_csv_info(path: str) -> str:
"""Get info about a CSV file (columns, types, shape)."""
import pandas as pd
df = pd.read_csv(path)
return f"Shape: {df.shape}\nColumns: {list(df.columns)}\nTypes:\n{df.dtypes}"
agent = Agent(
role="Specialist",
goal="You are a data analyst. Explore datasets using read_csv_info, then use execute_python to run analysis code. Present findings clearly with numbers.",
tools=[execute_python, read_csv_info],
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)
task = Task(
description="Analyze sales_data.csv and find the top performing products by revenue",
expected_output="Detailed response",
agent=agent,
)
crew = Crew(agents=[agent], tasks=[task])
result = crew.kickoff()
print(result.raw)

Schritt für Schritt

1

Abhängigkeiten installieren

Installieren Sie CrewAI und die benötigten Tools für diesen Anwendungsfall.

2

Tools definieren

Erstellen Sie domänenspezifische Tool-Funktionen, die Ihr Agent zur Interaktion mit externen Diensten verwenden wird.

3

Agent erstellen und ausführen

Initialisieren Sie den CrewAI-Agenten mit Ihren Tools, setzen Sie den System-Prompt und führen Sie eine Abfrage aus.

Bereit, mit CrewAI zu bauen?

Generieren Sie ein produktionsbereites Projekt mit vorkonfiguriertem CrewAI — FastAPI + Next.js, Auth, Streaming und mehr.

Loslegen

Bereit, deinen ersten Produktions-KI-Agenten zu bauen?

Open-Source-Tools, kampferprobte Patterns, null Boilerplate. Konfiguriere deinen Stack und shippe in Minuten — nicht Monaten.