场景需求分析
数据分析往往涉及多步骤的数据获取、清洗、分析和可视化呈现，传统脚本方式修改成本高。Lang-Agent的可视化编排使流程调整更加灵活。
完整解决方案
- data entry：使用文档加载节点读取CSV/Excel，通过代码执行节点进行初步清洗
- 分析处理：配置LLM节点生成分析代码，将状态变量{{raw_data}}作为输入
- quality control：添加条件节点检查{{analysis_result}}的完整性
- 结果呈现：开发自定义的可视化节点，将最终结果渲染为图表
Performance Optimization Recommendations
对于批量数据处理，可以将循环次数设为变量{{batch_size}}。利用Postgres向量库存储历史分析模式，后续任务可自动匹配相似处理流程。建议将常用分析模块保存为预制Agent。
This answer comes from the articleLang-Agent: a LangGraph-based platform for visualizing the configuration of AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在数据分析场景中如何应用Lang-Agent实现自动化处理？
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