# 1. 部署智能体
agentpaas agent create --name data67 --config agentexample/data67/agent-config.yml
# 2. 交互式对话
agentpaas chat data67
You: 我的数据在 ./workspace/20260307最终/ 目录下,都是综保区进出口贸易数据的CSV。
请帮我做一个整体分析报告,重点关注:
1. 进出口总额月度趋势
2. 主要贸易国家排名
3. 企业成长性分析
4. 异常波动预警
data67: 让我先看看数据...
[自动扫描目录 → 预览每个CSV → 生成schema概况]
[逐步分析 → 生成图表 → 整合为图文报告]
You: 我有一个 PostgreSQL 数据库:
host: db.example.com, port: 5432, db: trade_db, user: analyst
里面有 orders 表和 customers 表。
帮我分析客户的购买频次分布和 RFM 分层。
data67: 让我先看看数据...
[连接数据库 → 探索表结构 → SQL查询 → RFM分析 → 可视化 → 报告]
You: /data/lake/ 下有按日期分区的 Parquet 文件,是用户行为日志。
帮我分析最近30天的用户留存率和转化漏斗。
data67: 让我先看看数据...
[读取Parquet → 留存分析 → 漏斗计算 → 图表 → 报告]
每次分析完成后,在工作目录下生成:
workspace/
├── charts/ # 所有图表 PNG
│ ├── 01_月度趋势.png
│ ├── 02_国家排名.png
│ └── ...
├── report.md # Markdown 源文件
├── report.html # HTML 报告 (图文并茂)
└── analysis.ipynb # Jupyter Notebook (可复现)