数据处理的智能代码生成方案
针对CSV/Excel等数据处理需求，可以按以下流程实现：
- Tool Preparation：安装pandas等数据处理库作为依赖
- Customization Tools：使用@tool创建数据处理函数，如：
@tool
def read_csv(path):
“””读取CSV文件工具”””
return pd.read_csv(path) - 安全沙盒：配置独立Python环境执行生成代码
- Examples of tasks::
“分析sales.csv，计算各月份销售额均值”
智能体会自动生成：
df = read_csv(‘sales.csv’)
print(df.groupby(‘month’)[‘sales’].mean())
Advanced Tips:
- 组合多个工具实现ETL流程
- 使用.stream()监控大数据处理进度
- 对敏感数据配置沙盒网络隔离
This answer comes from the articleLangGraph CodeAct: generating code to help intelligences solve complex tasksThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在数据处理场景中应用LangGraph CodeAct自动生成Python脚本？
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