我尝试为我的数据构建一个AI代理——结果我构建了别的东西

作为一名数据分析师，我一直梦想将我的工作流程提升到一个新的水平——自动化无聊的部分，消除重复性任务，专注于真正重要的事情。

在过去几周里，我对AI代理变得绝对着迷。能够思考、计划、采取行动、分解目标并像数字同事一样独立工作的AI系统。

我一直在密切关注优秀的AI爱好者和构建者，如 Ruben Hassid、 Alex Wang, 和 Manthan Patel, 他们一直在分享他们的实验、框架和关于AI代理如何自动化从内容创作到业务运营的各个方面的见解。

我关注他们的工作越多，我就越受到启发去构建自己的AI代理。当我深入研究时——阅读博客文章、观看演示、探索AutoGPT、BabyAGI和LangChain等工具——我完全上瘾了。启动一个可以端到端自动化我的任务的个人AI代理的想法感觉非常令人兴奋。

你知道常见的痛苦：

• 获取原始文件、分散的API或混乱的报告。
• 手动清理数据。
• 总结关键指标。
• 你生成洞察并向利益相关者发送报告。
• 你每天重复这个……每一天。

当我发现AI代理时，有些东西被触动了。

"如果我可以构建一个自动处理我整个数据工作流程的代理会怎样？"

愿景令人兴奋：

• 从API自动获取数据
• 自动清理和预处理混乱的数据
• 使用LLM自动总结关键发现
• 自动生成仪表板、洞察，甚至PowerPoint
• 自动发送邮件给利益相关者
• 最重要的是：24/7运行，不需要我

我上瘾了。

1、我的第一次尝试

所以我卷起袖子，开始构建我的第一个原型。

计划：

• 当新数据到达时通过Webhook触发
• 让代理检查数据结构
• 使用LLM建议摘要、关键指标、趋势
• 自动将输出格式化为报告
• 通知我或直接发送给客户

理论上：

我想要一个自操作的数据分析师助理*。*

2、我的第二次尝试：构建一个AI代理

受到启发，我卷起袖子，决定构建自己的简单AI代理。

计划（至少在纸面上）很简单：

• 接收输入（来自webhook或UI）* 将其分解为子任务* 调用外部API或工具* 让AI模型沿途做出决策* 自动生成最终结果

简而言之——我工作流程的迷你Jarvis。

3、但是……现实狠狠地打击了我

我走得越远，就越痛苦。

3.1 API丛林

数据分析代理需要大量集成：

• OpenAI用于LLM推理
• Google Sheets / Excel API
• SQL数据库
• 用于客户数据的REST API
• 用于文件处理的云存储
• n8n用于自动化

每个工具都需要自己的API密钥、OAuth或凭证流程。

我 literally 有一个包含API详细信息的excel文件

老实说——创建和保存API密钥只是简单的部分。弄清楚如何正确验证每个服务——OAuth流程、刷新令牌、范围、凭证文件、秘密管理——本身就是一个野兽。

突然，我不仅仅是在构建一个AI代理——我深陷于身份管理和集成头痛的世界。

3.2 成本螺旋（即使是小型管道）

每次代理运行都在链接多个API调用——账单累积得很快。棘手的部分？一些API在一定限度内是免费的，而另一些则从第一次调用就开始收费。但当你将它们组合起来时，成本开始出乎意料地堆积。

以下是我正在使用的技术栈的更详细视图——以及每个API实际在做什么：

• 一个稍微混乱的数据集？
• 由于令牌限制而重试几次？
• 一些解析错误？
• 额外的调用来重新生成或修复摘要？

突然之间：一次运行就需要20-40个API调用。

当你频繁测试时（在构建时你总是这样），这些小的增量成本累积得非常快——即使是"小型"管道。

3.3 无尽的错误和意外行为

AI代理——尤其是在数据工作流程中——不是确定性的：

• 有时LLM拒绝解析我的数据
• 有时令牌限制在中途打断
• 有时代理"幻觉"出我从未要求的步骤
• 有时响应不是有效的JSON并使下游工具崩溃
• 到处都是速率限制

有一次，我的代理生成了一份关于食谱摘要的2页报告，而不是CSV的摘要。它在CSV文件中遇到关于食谱评论的内容时产生了幻觉。

在这一点上，我花在调试管道上的时间比构建分析逻辑还要多。

4、我的核心认识：我不需要代理——我需要自动化

经过一周的试验和挫折（我有点不耐烦），我停下来问自己：

我真正想要自动化的是什么？

• 我不需要创造代理来发明工作流程。
• 我不需要复杂的推理代理来决定要分析什么。

我只需要可预测的自动化，带有一点AI的味道。

5、我的转变：构建一个AI增强的自动化管道

我放弃了"代理"概念（暂时），构建了一些更实用的东西：

✅ 可预测的 ✅ 成本效益高 ✅ 可维护的 ✅ 易于调试

这是我最终得到的结果：

摘要逻辑：

CSV获取 → 文件读取 → 列摘要 → 提示 -> AI洞察 → Markdown → HTML → Web输出

该管道从URL获取CSV或Excel文件，读取并解析数据，分析每一列，并生成摘要提示。

然后OpenAI分析结构以生成列描述、可能的数据类型、值范围，并建议我可以用来构建仪表板的可能图表、小部件和KPI。

输出被转换为HTML，渲染成干净的报告，并通过webhook响应即时显示。

这个工作流程旨在通过自动化早期数据探索并在开始构建仪表板之前为我提供AI驱动的洞察，使我的生活更轻松。

与完整的AI代理不同，这个系统：

• 是可预测的
• 有清晰的逻辑
• 处理了我现实世界需求的95%
• 更稳定和成本效益高

最重要的是：

对我来说，它每次都可靠地工作。

6、我学到的教训（艰难的方式）

• 对于大多数现实世界数据管道，自动化胜过代理
• 简单性更好地扩展
• 在严格逻辑足够的地方不要添加"AI推理"
• 在语言生成重要的地方使用LLM——而不是用于控制流

原文链接: I Tried Building an AI Agent for My Data — Here's What I Built Instead

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