复旦AI训练营-25303050278-数据工程编排智能体

[Huangjwwen]

agent.json
作品设计简介
本作品是一个基于NexEnt框架和DataMate引擎构建的智能数据工程编排智能体。它专为数据分析师和开发者设计，旨在打破编码壁垒，通过自然语言交互完成复杂的数据处理流水线。

核心设计思路：
意图拆解与编排：运用大语言模型将“把MySQL订单去重后导出”这类模糊指令，精确拆解为数据接入、去重、导出等原子步骤，并从内含211个算子的库中自动匹配最优算子组合。
异构数据融合：通过6个内置采集模板，无缝对接NAS、S3、数据库、API等多种数据源，并通过变通方案解决了本地CSV文件的接入难题。
韧性工程实践：设计了完整的异常处理闭环。任务失败时，智能体会主动分析错误日志（如“列名不存在”），并将技术报错转译为“您指定的列名有误，当前数据列是A/B/C”等人性化修正建议，引导用户迭代，而非简单报错。
该设计的价值在于降低数据处理门槛，让业务人员能用最自然的语言驱动数仓ETL、日志分析、数据质量评估等专业任务。

设计亮点
自然语言驱动：用户无需编写代码或SQL，全程对话交互。
智能算子编排：能从211个算子库中自主规划和组合流水线。
多源数据接入：支持6种标准模板，并提供巧妙的变通方案。
人性化异常处理：能将技术错误转译为用户易懂的修正建议。

以销售数据清洗汇总为例，以下为使用智能体的截图：