O Agente de Análise de Dados envolve um agente baseado em LLM ao redor de um DataFrame de Pandas para permitir que os usuários realizem análise exploratória de dados usando linguagem natural. Quando uma pergunta é feita, o agente gera o código Python necessário, executa e retorna resultados ou gráficos. Se uma consulta for ambígua, ele faz perguntas de esclarecimento antes de prosseguir. Suporta filtragem, agrupamento, agregação, estatísticas resumidas e bibliotecas de visualização como Matplotlib ou Seaborn para insights rápidos, agilizando o fluxo de trabalho analítico e reduzindo a necessidade de escrever códigos repetitivos.

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.