Datasette Agent: ИИ-ассистент для анализа данных в Datasette - AI Founder

Datasette Agent: ИИ-ассистент для анализа данных в Datasette

Datasette Agent: ИИ-ассистент для анализа данных в Datasette

Создатель Datasette Саймон Уиллисон анонсировал первую версию Datasette Agent — расширяемого ИИ-ассистента, который объединяет его библиотеку LLM с платформой для работы с базами данных. Инструмент позволяет задавать вопросы на естественном языке и получать SQL-запросы, а через плагины — строить графики и генерировать изображения.

Создатель Datasette Саймон Уиллисон анонсировал первый релиз Datasette Agent — расширяемого ИИ-ассистента, который объединяет его библиотеку LLM с платформой для работы с базами данных. Инструмент предоставляет разговорный интерфейс для вопросов к данным, хранящимся в Datasette.

Как это работает

Datasette Agent позволяет задавать вопросы на естественном языке. Система автоматически генерирует SQL-запросы и возвращает ответы. В демонстрации на live-примере agent.datasette.io ассистент успешно ответил на вопрос о том, когда Саймон в последний раз видел пеликана, выполнив сложный запрос к базе данных его блога.

Демо-версия работает на Gemini 3.1 Flash-Lite — дешевой, быстрой модели, которая отлично справляется с написанием SQLite-запросов.

Расширяемость через плагины

Ключевая особенность Datasette Agent — расширяемость через плагины. На момент анонса доступны три плагина:

  • datasette-agent-charts — добавляет построение графиков на основе Observable Plot
  • datasette-agent-openai-imagegen — генерирует изображения через ChatGPT Images 2.0
  • datasette-agent-sprites — позволяет выполнять код в изолированной среде Fly Sprites

Уиллисон отмечает, что Claude Code и OpenAI Codex отлично подходят для написания плагинов — достаточно указать им на репозиторий datasette-agent и описать желаемую функциональность.

Работа с локальными моделями

Datasette Agent также можно запускать с локальными моделями. Уиллисон продемонстрировал однострочную команду для запуска с gemma-4-26b-a4b через LM Studio на Mac. Он подчеркивает, что open-weight модели последних шести месяцев все лучше справляются с генерацией SQL-запросов и надежными вызовами инструментов.

Последние обновления

В версии 0.1a3 добавлены кнопки «Просмотр SQL-запроса» для видимых таблиц и свернутых результатов, улучшена обработка усеченных ответов — таблица отображается даже при обрезанных результатах SQL.

Что дальше

Datasette Agent уже повлиял на рефакторинг библиотеки LLM до версии 0.32a0. Уиллисон планирует выделить из Datasette Agent абстракции для «LLM-агентов» и выпустить стабильный релиз. Инструмент открывает новые возможности для экосистемы Datasette и LLM.

Дмитрий Волков
Автор: Дмитрий Волков

Продакт-менеджер. Пишу о том, как ИИ меняет подходы к развитию продуктов и масштабированию стартапов.

Подпишись на наш Telegram-канал

чтобы не упустить главные AI-новости

Подписаться
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x