自己动手做一个数据分析Agent（下篇）

推荐语

打造100%本地部署的数据分析Agent，三栏式布局+沙盒环境让AI自动完成从数据读取到报告生成的全流程。

核心内容：
1. 三栏式应用界面设计：文件管理、内容预览、AI助手交互一体化
2. 双模型支持方案：本地小模型与云端大模型自由切换
3. 全自动分析流程：从SQL查询到MD报告生成的完整闭环

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

既然逻辑是通的，能不能从一个任务项目开始，让AI自己读取文件-分析数据-生成报告-保存文件，开发一个更加完整的应用呢？

继续“造轮子”

目标很明确：做一个三栏式的应用界面，提供文件树管理，多格式的文件预览，文档编辑，AI助手自动交互的完整应用。后端当然还是继续使用沙盒化执行环境。基于任务的复杂程度，这次我们同时提供本地和云端模型的选项。

“Vibe coding”继续省略一万字...

直接看演示效果

还是上篇使用的测试用示例数据（开源数据集）

csv文件，共52万行/16列，56M

模型调用：KIMI-K2（文件仍然在本地处理）

工具调用：SQL数据库沙盒（本地容器）

使用SQL工具需要搭配稍强的模型，需要根据具体字段生成复杂的查询命令；当然也可以继续选择qwen3:0.6b模型+python沙盒的组合

第一步，打开三栏式布局的应用（本地部署），选择需要打开的项目，让AI直接查看文件内容；

可以看到三个主要的窗口：左侧是项目文件夹；中间是文件预览窗口，支持csv/excel/pdf/md/html等多种文件格式；右侧是AI助手对话框，支持当前项目的读取以及文件的编辑。

第二步，直接用最简短的提示词“分析数据”来测试，可以看到AI调用了本地运行的SQL数据库沙盒工具，多步执行创建会话-导入数据-获取结构-执行分析-输出结果；

很快AI就完成了整个流程，并输出了一些基本的结论，包括分析图表。到这里当然还要更进一步，让AI直接生成一份可用的分析报告，保存到项目中。

第三步，要求AI创建一份md格式的文档，写入报告；

这一步时间会稍长一些，完成后会在左侧文件夹中看到生成的报告，选中文件可以在中间窗口进行预览和进一步编辑

报告中包含了分析结论、数据表格以及交互式的数据图表，可以通过顶部按钮在编辑和预览模式中切换，并直接导出PDF和图片。

今天分享的核心是通过三栏式布局的完整应用，搭配丰富的工具，提供更完善的数据分析功能，包括文件管理、内容编辑和预览、报告生成等。

写在最后

通过这两篇内容，你一定对本地部署数据分析Agent的可行性和实际效果，以及本地/云端模型的能力有了更多的了解。细心的小伙伴会发现，在两个案例中我们都只用了最简单的提示词就完成了不错的基础分析工作。你提出的问题越深刻，分析质量也会越高。

当然，数据分析Agent的能力上限远不止于此。我们还可以为Agent配上RAG知识库让它更了解专业领域，搭配websearch工具来自动搜索最新的市场信息和政策，加入subagents和memory系统来提升它对于分析任务的理解，让它真正成为你的效率助手～