7.4 蓝图 D · 数据分析工作台

⚡ 端到端可跑

产出 —— 分析师用自然语言问 "Q3 各地区销售看一下"；Agent 跑 DuckDB SQL、写一次性绘图脚本、把 PNG 存到会话草稿目录 —— 全过程在 sandbox-exec profile 里。 技术栈 —— Python · DuckDB · 沙箱 profile 内的 Shell 工具 · 自定义"分析师"技能 · 会话级工作目录。 源代码 —— examples/data-workbench/运行 —— uv run python -m src.workbench "你的问题"

场景：内部分析师有一个类 Jupyter 的工作台。你希望加上"用中/英文提问，返回图表和 SQL"——Agentao 跑 duckdb、写一次性 Python 脚本、把 PNG 存到会话的草稿目录。因为涉及 shell，沙箱是硬性要求。

谁 & 为什么

• 产品形态：内部 Web 应用；后端给每个分析师一个工作空间
• 用户：SQL 只懂一点或完全不懂的非工程分析师
• 痛点：BI 团队是临时问题的瓶颈；预建 dashboard 覆盖不了长尾

架构

Web UI (图表查看器 + 对话记录)
      │
      ▼
后端 (FastAPI) ──┐
      │          │
      ▼          │
Agentao 实例     │
  ├─ working_directory = /workspaces/alice/
  ├─ 工具:
  │    - run_shell_command  (沙箱: workspace-write-no-network)
  │    - read_file / write_file
  │    - glob / grep
  ├─ 技能: "duckdb-analyst" + "matplotlib-charts"
  └─ /data 只读挂载（parquet 数据集）

关键代码

1 · 沙箱配置

// .agentao/sandbox.json
{
  "shell": {
    "enabled": true,
    "default_profile": "workspace-write-no-network",
    "allow_network": false,
    "allowed_commands_without_confirm": [
      "duckdb", "python", "python3", "uv", "head", "wc", "ls", "cat"
    ]
  }
}

为什么选 workspace-write-no-network：

• 分析师在 shell 里从不需要出站网络——挡 SSRF 和数据外泄
• parquet 挂载可完整读取；写只能在工作区
• allowlist 让 duckdb / python 不用每次确认，保持交互流畅

2 · 技能

<!-- skills/duckdb-analyst/SKILL.md -->
---
name: duckdb-analyst
description: 任何涉及 /data/*.parquet 的分析问题都用这个技能。优先 DuckDB，必须把 SQL 展示出来。
---

# DuckDB 分析

## 约定
- 数据在 `/data/*.parquet`（只读），绝不往那写
- 使用 DuckDB（`duckdb` CLI 或 Python 里 `import duckdb`）
- 永远把 SQL 打印出来；默认 `LIMIT 1000` 提高响应速度
- 中间结果保存为 `workspace/cache-<slug>.parquet`

## 工作流
1. `ls /data` 发现文件
2. `duckdb -c "DESCRIBE SELECT * FROM read_parquet('/data/X.parquet') LIMIT 0"` 看 schema
3. 写查询；`LIMIT 1000`
4. 用户要图表时激活 `matplotlib-charts`

## 护栏
- 扫描量 > 10 GB 时先警告、再确认
- 绝不 `DELETE` / `UPDATE` / `DROP`——DuckDB on parquet 本就不行，但 LLM 也不得建议

<!-- skills/matplotlib-charts/SKILL.md -->
---
name: matplotlib-charts
description: 用 matplotlib 生成 PNG 图表，存到 workspace/chart-<ts>.png。
---

# Matplotlib 图表

## 格式
- 一个问题一张图，除非用户要求 subplots
- 深色模式友好调色板：`matplotlib.style.use("default")`；`figsize=(10, 6)` 易读
- `plt.savefig(path, dpi=120, bbox_inches="tight")` 保存——headless 环境下 `plt.show()` 无效

## 返回契约
保存图表后，精确打印：
`[CHART] workspace/chart-<ts>.png`

UI 会解析这个 marker 来渲染图片。

3 · 后端的图表 marker 解析

# app.py (精简)
from agentao import Agentao
from agentao.transport import SdkTransport
from agentao.transport.events import EventType
from pathlib import Path
import re, asyncio

CHART_RE = re.compile(r"\[CHART\]\s+(\S+)")

@app.post("/ask")
async def ask(req: dict, user=Depends(current_user)):
    workdir = Path(f"/workspaces/{user.username}")
    workdir.mkdir(exist_ok=True)

    charts: list[str] = []

    def on_event(ev):
        if ev.type is EventType.LLM_TEXT:
            for m in CHART_RE.finditer(ev.data["chunk"]):
                charts.append(m.group(1))

    transport = SdkTransport(on_event=on_event)
    agent = Agentao(working_directory=workdir, transport=transport)
    agent.skill_manager.activate_skill(
        "duckdb-analyst",
        task_description=f"回答：{req['question']}",
    )
    reply = await asyncio.to_thread(agent.chat, req["question"])
    agent.close()

    return {
        "text": reply,
        "charts": [str(workdir / c) for c in charts],
    }

4 · /data 只读挂载

# docker-compose.yml (精简)
volumes:
  - /srv/data:/data:ro                         # 只读 parquet 数据集
  - ./workspaces:/workspaces                   # 每个分析师可写

在 OS 层强制——就算沙箱 profile 被放宽，挂载仍是 RO。

UX 细节：把 SQL 亮出来

分析师只相信能看到查询语句的结果。前端把 LLM_TEXT 里的 ```sql 代码块解析出来，渲染成可复制的代码。duckdb-analyst 技能"永远打印 SQL"的规则让这件事可靠。

⚠️ 陷阱

数据工作台真实部署中的 Day-2 bug

下面每一行都是一次真实的生产事故。上线前先扫一遍——现在改便宜，事后查代价大。

上线第二天的 bug	根因	修法
查询跑 10 分钟，客户端超时	没设 shell 工具超时	run_shell_command 自定义超时，或用 DuckDB 的 SET statement_timeout
workspaces/ 把磁盘吃满	老 PNG 从没被清理	定时清理超过 N 天的文件
分析师越过沙箱	用"请帮我临时关掉沙箱测试"诱导 LLM 改配置	沙箱配置放在不可写路径；加 prompt 注入护栏（6.5）
返回了错数据	LLM 看错 schema，SQL 写得信心满满	技能规则强制先 DESCRIBE；UI 高亮 SQL 让用户确认
matplotlib headless 崩溃	无 DISPLAY	入口处 os.environ["MPLBACKEND"] = "Agg"

可运行代码

完整项目就在主仓 examples/data-workbench/——参考本页顶部的 "运行此例" 链接。

cd examples/data-workbench
uv sync && uv run python -m src.workbench "哪 3 个产品收入最高？"

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→ 7.5 批处理与定时任务