Skip to content
Pydantic AI

Agent analizy danych z Pydantic AI

Zbuduj agenta AI do analizy danych, który przetwarza zbiory danych, wykonuje obliczenia Python, generuje wykresy i tworzy wnioski — z Pydantic AI.

data analysisPythonchartsanalytics

Działający kod

Pydantic AI
from pydantic_ai import Agent, RunContext
agent = Agent(
"openai:gpt-4o",
system_prompt="You are a data analyst. Explore datasets using read_csv_info, then use execute_python to run analysis code. Present findings clearly with numbers.",
)
@agent.tool
async def execute_python(ctx: RunContext, 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}"
@agent.tool
async def read_csv_info(ctx: RunContext, 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}"
result = await agent.run("Analyze sales_data.csv and find the top performing products by revenue")
print(result.output)

Krok po kroku

1

Zainstaluj zależności

Zainstaluj Pydantic AI i wymagane narzędzia do tego przypadku użycia.

2

Zdefiniuj narzędzia

Stwórz specyficzne dla domeny funkcje narzędzi, których agent będzie używał do interakcji z zewnętrznymi serwisami.

3

Stwórz agenta i uruchom

Zainicjalizuj agenta Pydantic AI z narzędziami, ustaw prompt systemowy i wykonaj zapytanie.

Gotowy do budowania z Pydantic AI?

Wygeneruj gotowy do produkcji projekt z Pydantic AI — FastAPI + Next.js, autoryzacja, streaming i więcej.

Rozpocznij

Gotowy, żeby zbudować swojego pierwszego agenta AI?

Open-source'owe narzędzia, sprawdzone wzorce, zero boilerplate'u. Skonfiguruj swój stos i wyślij w minuty — nie miesiące.