Создание многоагентной системы анализа данных с Google ADK

В этом руководстве мы создаем продвинутый конвейер анализа данных с использованием Google ADK и организуем его как практическую многоагентную систему для реальной аналитической работы. Мы настраиваем окружение, конфигурируем безопасный доступ к API, создаем централизованное хранилище данных и определяем специализированные инструменты для загрузки данных, исследования наборов данных, проведения статистических тестов, трансформации таблиц, генерации визуализаций и создания отчетов.

По мере продвижения по рабочему процессу мы соединяем эти возможности через главного аналитика-агента, который координирует специалистов, что позволяет нам увидеть, как система анализа в производственном стиле может обрабатывать задачи от начала до конца в структурированном и масштабируемом виде.

Мы устанавливаем необходимые библиотеки и импортируем все модули, необходимые для построения конвейера. Мы настраиваем стиль визуализации, безопасно конфигурируем API-ключ и определяем модель, которая управляет агентами. Также создается общее хранилище данных и вспомогательный инструмент сериализации, чтобы мы могли управлять наборами данных и возвращать чистые JSON-безопасные выходные данные на протяжении всего рабочего процесса.

Для загрузки данных мы используем функцию, которая считывает CSV-файлы и добавляет их в хранилище данных. Эта функция также создает предварительный просмотр загруженного набора данных, включая информацию о столбцах и их типах. Если загрузка данных завершилась успешно, мы обновляем состояние контекста инструмента, чтобы отразить загруженные наборы данных.

Кроме того, мы можем создавать образцы наборов данных, такие как продажи или клиенты, используя случайные данные. Это позволяет тестировать функциональность нашего конвейера анализа данных, прежде чем применять его к реальным наборам данных.