DATAGEN
活跃简介
AI 驱动的多 Agent 研究助手，自动化假设生成、数据分析与报告撰写。
核心特性
- 多 Agent 系统包含 8 个专业 Agent：假设、流程、可视化、代码、搜索、报告、质量审查和笔记
- AI 驱动的假设生成与验证，自动化研究方向优化
- 交互式数据可视化和自定义报告生成，自动提取洞察
- 基于 LangGraph 的状态图管理端到端研究工作流
- 渐进式披露架构，支持基于技能的配置和动态工具加载
- MCP 集成，支持文件系统、GitHub 和网络搜索等外部服务器连接
适用场景
💡 自动化端到端数据分析，从假设生成到最终报告撰写
💡 从原始数据集生成交互式数据可视化和仪表盘
💡 使用多个专业 Agent 进行 AI 驱动的文献综述和网络研究
💡 使用可配置的 Agent 模型和 MCP 工具构建自定义研究管道
💡 执行企业级数据清洗、转换和质量保证
分类
快速开始
克隆仓库，使用 `conda create -n datagen python=3.10` 创建 conda 环境，运行 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖，在 `.env` 中配置 API 密钥，将数据文件放入 `data/` 目录，然后运行 `python main.py`。