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如何在数据处理场景中应用LangGraph CodeAct自动生成Python脚本?

2025-08-27 1.6 K

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:

  1. 工具准备:安装pandas等数据处理库作为依赖
  2. 自定义工具: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)
  3. 安全沙盒:配置独立Python环境执行生成代码
  4. 任务示例
    “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())

进阶技巧:

  • 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

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