DeepBI Agent架构深度剖析AI代理如何协同完成复杂数据分析任务【免费下载链接】DeepBILLM based data scientist, AI native data application. AI-driven infinite thinking redefines BI.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepBIDeepBI是一款基于LLM的AI原生数据应用通过AI驱动的无限思维重新定义商业智能BI。其核心在于创新的Agent架构使多个AI代理能够协同工作共同完成复杂的数据分析任务。本文将深入剖析DeepBI的Agent架构揭示AI代理如何高效协作为用户提供强大的数据分析能力。DeepBI Agent架构概述DeepBI的Agent架构采用了分层设计主要包括基础Agent类、可对话Agent类以及各种功能专一的派生Agent。这种架构设计使得不同Agent能够各司其职同时又能无缝协作共同应对复杂的数据分析场景。在DeepBI中所有Agent都继承自基础的Agent类。这个类定义了Agent的基本属性和方法如名称、发送消息、接收消息等。通过这个基础类DeepBI确保了所有Agent都具有统一的接口和行为模式为后续的协作奠定了基础。核心Agent类体系DeepBI的Agent体系以ConversableAgent为核心它继承自Agent类并扩展了对话能力。ConversableAgent具备生成回复、执行代码、调用函数等高级功能是实现Agent间协作的关键。class ConversableAgent(Agent): (In preview) A class for generic conversable agents which can be configured as assistant or user proxy. After receiving each message, the agent will send a reply to the sender unless the msg is a termination msg. For example, AssistantAgent and UserProxyAgent are subclasses of this class, configured with different default settings. ConversableAgent的设计体现了DeepBI的核心思想通过对话驱动的方式使AI代理能够自主思考、协作解决问题。它不仅能够理解和生成自然语言还能执行代码、调用工具从而具备了处理复杂数据分析任务的能力。关键Agent组件解析DeepBI架构中包含多种功能专一的Agent它们各自承担不同的角色共同构成了一个完整的数据分析生态系统。助理AgentAssistantAgentAssistantAgent是DeepBI中最核心的Agent之一它被设计用来利用LLM解决各种任务。其默认的系统消息定义了它的行为模式使用编码和语言技能解决任务包括建议Python代码块和调试等。class AssistantAgent(ConversableAgent): (In preview) Assistant agent, designed to solve a task with LLM. AssistantAgent is a subclass of ConversableAgent configured with a default system message. The default system message is designed to solve a task with LLM, including suggesting python code blocks and debugging. human_input_mode is default to NEVER and code_execution_config is default to False. This agent doesnt execute code by default, and expects the user to execute the code. AssistantAgent的主要职责是分析问题、生成解决方案并在必要时建议代码执行。它不直接执行代码而是将代码建议提供给其他Agent如PythonProxyAgent执行这种分工使得系统更加灵活和安全。群组聊天管理GroupChat与GroupChatManager为了实现多个Agent之间的协作DeepBI引入了GroupChat和GroupChatManager组件。GroupChat负责维护一组Agent和对话历史而GroupChatManager则负责协调群组中的对话流程。class GroupChat: A group chat class that contains a list of agents and the maximum number of rounds. agents: List[Agent] messages: List[Dict] max_round: int 10 admin_name: str Admin # the name of the admin agentGroupChatManager作为一个特殊的ConversableAgent能够根据当前对话状态选择下一个发言的Agent从而引导整个分析过程有序进行。这种机制确保了多个Agent能够高效协作而不是各自为战。DeepBI数据分析流程示意图展示了多个Agent协同工作的过程专业领域Agent除了通用的助理Agent和群组管理组件DeepBI还包含多个专业领域的Agent如TaskSelectorAgent: 负责任务选择和分配Questioner: 负责提出问题引导数据分析方向PythonProxyAgent: 负责执行Python代码ChartPresenterAgent: 负责生成数据可视化图表这些专业Agent的存在使得DeepBI能够处理各种复杂的数据分析任务从数据获取、清洗、分析到可视化形成了一个完整的数据分析 pipeline。Agent协作机制DeepBI的Agent协作机制是其核心优势之一。通过精心设计的消息传递和角色分配多个Agent能够像一个团队一样协同工作共同解决复杂的数据分析问题。消息传递机制在DeepBI中Agent之间通过消息传递进行通信。每个Agent都可以发送消息给其他Agent并接收和处理来自其他Agent的消息。这种基于消息的通信方式使得Agent之间的耦合度降低提高了系统的灵活性和可扩展性。ConversableAgent类提供了完整的消息处理能力包括发送消息、接收消息、生成回复等。通过重写这些方法不同的Agent可以实现各自独特的消息处理逻辑。动态角色分配在群组聊天场景中GroupChatManager负责动态选择下一个发言的Agent。它会根据当前的对话状态、各个Agent的专长以及任务需求智能地决定哪个Agent应该接下来发言。async def select_speaker(self, last_speaker: Agent, selector: ConversableAgent): selector.update_system_message(self.select_speaker_msg()) # Warn if GroupChat is underpopulated, without established changing behavior n_agents len(self.agent_names) if n_agents 3: logger.warning( fGroupChat is underpopulated with {n_agents} agents. Direct communication would be more efficient. ) final, name await selector.generate_oai_reply( self.messages [ { role: system, content: fRead the above conversation. Then select the next role from {self.agent_names} to play. Only return the role., } ] ) # ... (后续选择逻辑)这种动态角色分配机制确保了每个Agent都能在适当的时候发挥其专长从而提高整个系统的效率和解决问题的能力。代码执行与结果反馈在数据分析过程中经常需要执行代码来处理数据或生成图表。DeepBI通过PythonProxyAgent来安全地执行代码并将执行结果反馈给其他Agent。def generate_code_execution_reply( self, messages: Optional[List[Dict]] None, sender: Optional[Agent] None, config: Optional[Any] None, ): Generate a reply using code execution. code_execution_config config if config is not None else self._code_execution_config if code_execution_config is False: return False, None if messages is None: messages self._oai_messages[sender] last_n_messages code_execution_config.pop(last_n_messages, 1) # ... (代码提取和执行逻辑) exitcode, logs self.execute_code_blocks(code_blocks) code_execution_config[last_n_messages] last_n_messages exitcode2str execution succeeded if exitcode 0 else execution failed return True, fexitcode: {exitcode} ({exitcode2str})\nCode output: {logs}这种代码执行机制使得DeepBI能够处理复杂的数据分析任务同时通过严格的权限控制确保系统安全。实际应用场景DeepBI的Agent架构在实际应用中展现出强大的数据分析能力。以下是一些典型的应用场景自动数据分析报告生成通过TaskSelectorAgent、AssistantAgent和ReportQuestioner的协作DeepBI能够自动完成从数据获取、分析到报告生成的整个过程。用户只需提出分析需求系统就会自动分配任务、执行分析并生成详细的报告。DeepBI自动生成的数据分析报告示例交互式数据探索用户可以通过HumanProxyAgent与系统进行交互提出问题或调整分析方向。系统会根据用户的输入动态调整Agent的协作方式提供实时的数据分析结果和可视化图表。复杂数据可视化ChartPresenterAgent能够根据分析结果生成各种复杂的可视化图表。它可以与AssistantAgent协作理解用户需求选择合适的图表类型并生成高质量的可视化效果。总结与展望DeepBI的Agent架构通过将复杂的数据分析任务分解为多个子任务并分配给不同的专业Agent来完成实现了AI代理的高效协作。这种架构不仅提高了数据分析的效率和准确性还大大降低了用户使用复杂数据分析工具的门槛。未来DeepBI的Agent架构还有很大的优化空间。例如可以通过强化学习来优化Agent的协作策略或者引入更多专业领域的Agent来扩展系统的能力。随着LLM技术的不断发展DeepBI有望成为一个更加智能、更加灵活的数据分析平台为用户提供更加强大的AI驱动数据分析体验。通过深入理解DeepBI的Agent架构我们可以看到AI代理协同工作的巨大潜力。这种架构不仅适用于数据分析领域还可以扩展到其他需要复杂问题解决的场景为AI应用的开发提供了新的思路和方法。【免费下载链接】DeepBILLM based data scientist, AI native data application. AI-driven infinite thinking redefines BI.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepBI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考