GoonConstruyendo un Sofisticado Sistema de Análisis de Datos con Agentes de IA
En este tutorial completo, exploraremos cómo crear un equipo de agentes de IA que trabajen juntos para analizar y visualizar conjuntos de datos complejos almacenados en bases de datos SQL. El sistema consta de tres agentes especializados: un orquestador, un agente de recuperación de datos y un agente de visualización.
Introducción a los Agentes
Introducción al equipo de agentes de IA
El agente orquestador coordina todo el flujo de trabajo, el agente de recuperación de datos trabaja con SQL y la base de datos, y el agente de visualización muestra el análisis de datos visualmente.
Interacciones entre Agentes
Interacciones entre agentes y flujo de trabajo
Estos agentes trabajan juntos en tándem para obtener información profunda sobre los datos. Se utilizarán para analizar datos históricos del sector energético, incluidas métricas como el precio, la capitalización de mercado y las calificaciones.
Análisis de Datos
Análisis y visualización de datos
El análisis de datos implicará desbloquear información sobre el conjunto de datos, incluido el crecimiento de la producción entre 2023 y 2024, y visualizar esta tendencia en todas las empresas.
Recuperación de Errores
Recuperación y manejo de errores
El sistema también incluye un sistema automático de recuperación de errores, que le permite recuperarse de los errores e intentarlo de nuevo utilizando un método diferente.
Recorrido del Agente
Recorrido del flujo de trabajo del agente
Realizaremos un recorrido detallado de cómo trabajan juntos los agentes, incluido el agente orquestador, el agente de recuperación de datos y el agente de visualización.
Configuración y Herramientas
Configuración y herramientas utilizadas en el proyecto
La configuración y las herramientas utilizadas en el proyecto incluyen Superbase, una base de datos Postgres, y OpenRouter, que permite el acceso a varios modelos.
Patrón Agente-como-Herramienta
Patrón agente-como-herramienta y sus beneficios
El patrón agente-como-herramienta se utiliza para extender el poder del flujo de trabajo, permitiendo la adición de nuevos agentes y herramientas.
Conclusión y Resultados
Conclusión y resultados del proyecto
El equipo de agentes de IA ha podido obtener información profunda sobre los datos, incluido el crecimiento de la producción y las tendencias.
Temas Avanzados y Aprendizaje Adicional
Temas avanzados y recursos de aprendizaje adicional
Para un aprendizaje adicional, hay disponibles recursos como el curso de Udemy Introducción a la Automatización de IA con n8n y LangChain.
Configuración
La configuración del proyecto implica crear un nuevo proyecto en Superbase, importar datos y configurar los agentes.
Reflexiones Finales y Trabajo Futuro
Reflexiones finales y trabajo futuro en el proyecto
El proyecto ha demostrado el poder de usar un equipo de agentes de IA para obtener información sobre conjuntos de datos complejos.
Recursos Adicionales
Recursos adicionales para aprendizaje adicional
Hay recursos adicionales, incluidos enlaces al curso de Udemy Introducción a la Automatización de IA con n8n y LangChain y el boletín AI for Non-Coders, disponibles para un aprendizaje adicional.