通过 MCP 构建企业级数据分析 Agent
大模型（LLM）在数据分析领域潜力巨大，但在实际落地中，企业面临实时数据接入、动态调用工具链、上下文记忆短和跨系统数据整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供了很好的解决思路。通过标准化接口架构，将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦，形成 "智能大脑 + 外接四肢" 的协同模式，旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。LLM 通过 MCP 接入各种数据分析工具或者数据仓库能力时，即可构建跨....
Hologres+函数计算+Qwen3，对接MCP构建企业级数据分析 Agent
大模型（LLM）在数据分析领域潜力巨大，但在实际落地中，企业面临实时数据接入、动态调用工具链、上下文记忆短和跨系统数据整合等挑战。MCP（模型上下文协议）提供了很好的解决思路。通过标准化接口架构，将 AI 模型的决策逻辑与外部资源解耦，形成 "智能大脑 + 外接四肢" 的协同模式，旨在解决大模型与外部工具、数据源的集成难题。LLM通过MCP接入各种数据分析工具或者数据仓库能力时，即可构建跨数据源....
使用Hologres MCP Server搭建数据分析Agent
Hologres对接MCP协议，通过与众多支持MCP的平台联动，可以构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent。同时，由于Hologres具备高性能数据分析、湖仓一体数据分析的能力，可以快速输出数据结果，并与湖仓的历史数据进行联合分析，极大简化分析人员的分析流程，提高分析效率。
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
LLM大模型在数据分析领域的挑战 在数据分析领域，大模型（LLM）具备强大语言理解能力，NL2SQL等各类智能化工具也极大提升了数据分析人员的分析效率，但仍旧面临不少挑战： 传统 LLM 缺乏实时数据接入能力，无法动态调用专业工具链，上下文记忆链路短，数据分析经过多步骤分解后逐渐出现幻觉 数据分布在不同系统，例如在线数据平台、本地CSV/Excel等文件，跨...
Streamline Analyst: 基于LLMs、一键完成全流程的数据分析AI Agent
大型语言模型（LLM）的兴起不仅为获取知识和解决问题开辟了新的可能性，而且催生了一些新型智能系统，例如旨在辅助用户完成特定任务的AI Copilot以及旨在自动化和自主执行复杂任务的AI Agent，使得编程、创作等任务变得高效而条理。在数据科学和可视化方面，非常多家AI Copilot通过提供智能提示、建议或辅助决策等手段有效减小了用户的工作量。但是很少有app针对不同种类数据的预处理、建模、....
《Clojure数据分析秘笈》——3.5节将agent和STM结合使用
本节书摘来自华章社区《Clojure数据分析秘笈》一书中的第3章，第3.5节将agent和STM结合使用，作者（美）Eric Rochester，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.5 将agent和STM结合使用agent本身非常实用。但是如果agent函数需要与agent外部数据保持一致性，需要将agent和STM结合使用：使用send或send-off函数协调agent....
《Clojure数据分析秘笈》——3.3节使用agent管理程序复杂度
本节书摘来自华章社区《Clojure数据分析秘笈》一书中的第3章，第3.3节使用agent管理程序复杂度，作者（美）Eric Rochester，更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 3.3 使用agent管理程序复杂度agent基于STM，并且每个agent的作用与一个引用很相近。可以通过发送agent消息（修改agent状态的函数）来使用agent，并且那些agent运行在进程....
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