数据分析自动化实现路径
通过工具链组合实现端到端分析流程：
- 基础能力封装::
- SQL查询工具：连接数据库执行查询
- 数据处理工具：pandas/numpy函数封装
- 可视化工具：生成图表或导出文件
- 流程编排：在Agent指令中明确分析步骤要求
- 结果交付：支持多种输出形式（文本/图表/文件）
典型工具定义示例：
@function_tool
def sql_query(query: str) -> dict:
"""执行SQL查询返回JSON格式结果"""
with create_connection() as conn:
return pd.read_sql(query, conn).to_dict()
Enhancement Program::
1. 元数据感知: Adddescribe_tables()工具辅助语句生成
2. 错误防御：实现SQL语法检查和查询审查
3. Smart Cache：对相同查询参数进行结果缓存
4. Automation Report：集成Jinja2模板自动生成分析结论
This answer comes from the articleZipAgent: a lightweight Python framework for building exclusive AI assistants in 5 minutesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在数据分析场景中如何应用ZipAgent实现自动化？
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