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()
強化プログラム::
1. 元数据感知追加describe_tables()工具辅助语句生成
2. ぎしょう：实现SQL语法检查和查询审查
3. スマートキャッシュ：对相同查询参数进行结果缓存
4. オートメーション・レポート：集成Jinja2模板自动生成分析结论
この答えは記事から得たものである。ZipAgent: 5分で専属AIアシスタントを構築する軽量Pythonフレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 在数据分析场景中如何应用ZipAgent实现自动化？
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil