DataAgent aproveita agentes de IA avançados construídos em cima de LLMs para explorar conjuntos de dados, gerar insights e montar pipelines de ML automaticamente. Os usuários apontam o DataAgent para um CSV, tabela SQL ou DataFrame do Pandas e fazem perguntas em linguagem natural. O agente interpreta as consultas, executa códigos de análise, visualiza os resultados e até escreve scripts Python modulares para tarefas de ETL e modelagem. Ele agiliza todo o fluxo de trabalho de ciência de dados ao reduzir a codificação boilerplate e acelerar experimentos.

O Agente de LLM para Análise de Dados é um pacote Python auto-hospedado que integra-se com OpenAI e outras APIs de LLM para automatizar fluxos de trabalho de exploração de dados de ponta a ponta. Ao fornecer um conjunto de dados (CSV, JSON, Excel ou conexão com banco de dados), o agente gera código para limpeza de dados, engenharia de recursos, visualização exploratória ( histogramas, gráficos de dispersão, matrizes de correlação) e resumos estatísticos. Ele interpreta consultas em linguagem natural para executar análises dinamicamente, atualizar visuais e produzir relatórios narrativos. Os usuários se beneficiam de scripts Python reproduzíveis juntamente com interação conversacional, permitindo que programadores e não-programadores obtenham insights de forma eficiente e conforme as normas.