返回 Cookbooks
agent recipe

Data Analysis - 数据分析代理

Agent Sandbox 数据分析示例,用于读取数据、执行分析和生成结果摘要。

Python 25 分钟 Verified 风险:中 AgentData AnalysisAI

风险与费用提示

资源影响 运行数据分析 Agent 示例
费用影响 通常不创建云资源,但可能处理本地数据文件或调用模型服务。

执行前确认数据脱敏和输出位置,避免泄露敏感数据。

执行拓扑

Data
Analysis
Agent

前置条件

  • 已阅读关联 README,确认目标集群、地域、账号权限和资源配额。
  • 已准备测试环境,避免直接在生产集群执行未验证步骤。
  • 已确认该外部 Cookbook 的分支、路径和依赖版本仍然可用。

参数表

参数 必填 示例 说明
repo TencentCloudAgentRuntime/ags-cookbook 旧版 Cookbook 对应的 GitHub 仓库。
path examples/data-analysis 仓库内的 Cookbook 子目录;为空表示仓库根目录。
branch main 默认分支,执行前建议确认 README 与示例文件来自同一分支。

执行命令

Step 1
git clone https://github.com/TencentCloudAgentRuntime/ags-cookbook.git
Step 2
cd ags-cookbook/examples/data-analysis
Step 3
阅读 README.md,并根据示例准备配置文件或环境变量。
Step 4
按 README 的 Quick Start / Usage 步骤在测试环境执行。

验证步骤

Check 1
确认 README 中定义的验证命令或检查项全部通过。
Check 2
记录创建的 Kubernetes 对象、云资源和外部依赖。
Check 3
如涉及集群变更,确认业务流量和系统组件状态恢复正常。

清理步骤

  1. 按 README 的 Cleanup / Delete 步骤删除测试资源。
  2. 检查集群内 Deployment、Service、Pod、CRD、Secret、PVC 等资源是否残留。
  3. 检查云负载均衡、CVM、GPU、弹性节点、存储卷等计费资源是否释放。

Agent Prompt

Prompt

请基于 Data Analysis Cookbook,选择示例数据运行分析代理,先说明输入数据和隐私边界,再输出分析结果和复现步骤。