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:
- 工具准备:安装pandas等数据处理库作为依赖
- 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) - 安全沙盒:配置独立Python环境执行生成代码
- 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
本答案来源于文章《LangGraph CodeAct:生成代码帮助智能体解决复杂任务》