Przejdź do treści

Zamień CSV na wykres, który możesz sprawdzić

Daj agentowi mały plik sprzedaży i poproś o sumy miesięczne, wykres oraz skrypt, który je wygenerował. Dane są na tyle małe, że da się je zsumować ręcznie, więc każdą liczbę podaną przez agenta można sprawdzić z wierszami źródła. To instrukcja wykonania z jednym zapisanym runem jako punktem odniesienia. Nie mierzy dokładności na Twoich własnych danych.

Przygotuj dane wejściowe

Użyj działającej instalacji z profilem modelu. Zapisz to jako sales.csv:

month,product,revenue_eur
2026-01,A,120
2026-01,B,80
2026-02,A,150
2026-02,B,100
2026-03,A,90
2026-03,B,110

Liczby są zmyślone. Sumy referencyjne to 200 EUR za styczeń, 250 za luty i 200 za marzec, łącznie 650, z sześciu wierszy danych.

Sprawdź sandbox

Agent czyta plik i uruchamia skrypt w kontenerze. Do tego potrzebna jest usługa sandboksa i zarejestrowane połączenie:

  • make dev i profil sandbox w Docker Compose uruchamiają usługę. Zobacz instalację.
  • Sandboxes → Add connection rejestruje ją dla organizacji. Połączenie oferuje runtime workbench, który ma pandas i matplotlib. Zobacz sandbox.
  • agenticos cmd doctor pokazuje, czy każde zarejestrowane połączenie odpowiada runtime'em.

Pierwsza sesja buduje obraz workbench, około 2 GB. Na świeżym hoście licz się z minutą lub dwiema na pierwszą turę.

Zbuduj agenta

  1. Utwórz agenta w Agents → New agent i wybierz swój profil modelu.
  2. W Toolbox włącz Files & shell. Wybierz Container, nie Files: workspace Files nie ma powłoki, więc agent nie może uruchomić skryptu. Wybierz połączenie i runtime workbench, a zakres zostaw na poziomie rozmowy.
  3. Włącz Charts. Rysuje liczby, które agent już ma, więc wykres pokazuje to, co policzył skrypt.
  4. Ustaw budżet i limit kroków na czas próby. Zapisany run użył 25 kroków i kosztował około 0,11 USD.
  5. Wpisz poniższe instrukcje, a potem Publish.
You analyse CSV files the user attaches.
Read the file from the workspace before calculating anything.
Show the totals as a table and state the number of rows you read.
Draw charts with create_chart from numbers you computed.
Save any code and output files in the workspace and give their paths.
Do not fetch data from the internet.

Uruchom

Otwórz nowy czat z agentem, dołącz sales.csv i wyślij:

Sum revenue_eur by month. Return the totals as a table, draw a bar chart of them, and save the calculation script and a PNG of the chart in the workspace.

Załącznik trafia do workspace'u w uploads/, a wiadomość mówi agentowi, gdzie go znaleźć. Trasowanie opisuje przetwarzanie plików.

Gdy agent chce uruchomić skrypt, czat pokazuje Tool approval required. Uruchomienie polecenia powłoki to efekt uboczny, więc domyślnie zatwierdza je człowiek. Przeczytaj polecenie, a potem Approve. Run wznawia się tam, gdzie się zatrzymał. Żeby pominąć ten krok dla zaufanego agenta testowego, zmień ustawienie zatwierdzania execute w Builderze. Zobacz zatwierdzenia.

Sprawdź wynik

Sprawdzenie Kryterium
Sumy miesięczne w odpowiedzi, w wyniku skryptu i na wykresie 200, 250 i 200 EUR, w kolejności miesięcy
Suma całkowita 650 EUR
Przeczytane wiersze 6
Wykres Słupki zaczynają się od zera, oś podaje jednostkę
Workspace Skrypt i PNG istnieją i dają się otworzyć
Ta sama wiadomość bez załączonego pliku Agent mówi, że brakuje pliku, i nie zmyśla danych

Porównuj każdą liczbę z wierszami źródła, nie z podsumowaniem w samej odpowiedzi. Potem otwórz workspace z panelu plików czatu. Otwórz sam plik PNG i przeczytaj skrypt. Ścieżka w odpowiedzi nie dowodzi, że plik istnieje.

Zapisano na v0.0.504, 25 września 2026

Model: Claude Sonnet 4.6 przez OpenRouter. Agent wywołał read_file na załączniku, write_file dla analysis/revenue_by_month.py, a potem execute, które zaparkowało do zatwierdzenia. Po zatwierdzeniu skrypt wypisał trzy sumy, Total rows read : 6 i Grand total (€) : 650. create_chart narysował 200, 250 i 200. W workspace'ie był skrypt i PNG 1050×600. Koszt: 0,115 USD.

Końcowa odpowiedź podała sumy prozą i wymieniła zapisane pliki, ale nie powtórzyła tabeli ani liczby wierszy. Były w wyniku skryptu. Bez pliku agent wylistował pusty workspace i poprosił o CSV.

Gdy coś pójdzie nie tak

  • Agent mówi, że nie ma powłoki. Capability używa Files zamiast Container.
  • Pierwsza tura długo czeka. Buduje się obraz workbench. Kolejne sesje używają go ponownie.
  • Run zatrzymuje się po tym, jak agent zapisze skrypt. Czeka na zatwierdzenie execute. Otwórz czat albo zakładkę Approvals w Activity.
  • Błąd połączenia wskazuje sandbox. Uruchom agenticos cmd doctor, a potem sprawdź połączenie w Sandboxes.
  • Któraś suma jest błędna. Przeczytaj skrypt, zanim zmienisz prompt. Błąd obliczenia i brakujący runtime to różne problemy, a wyniki narzędzi w Activity pokazują, który wystąpił.

Zapisz próbę

Zachowaj dokładny plik CSV, prompt, wersję agenta, profil modelu, run w Activity, skrypt i PNG. Zachowaj też nieudane runy. Jeśli publikujesz wynik, zaznacz, że dane są syntetyczne, i pokaż tyle tabeli, żeby dało się sprawdzić wykres.

Człowiek zatwierdza polecenie, porównuje sumy ze źródłem i otwiera pliki. Agent nie zastępuje tego sprawdzenia. Daje Ci wszystko, czego potrzebujesz, żeby zrobić je szybko.

Gdy to działa, dodawaj po jednej trudności naraz: brakującą wartość, powtórzony miesiąc albo drugą walutę. Każda pokazuje, jak agent radzi sobie z danymi, które nie sumują się gładko. Żeby powtarzać raport według harmonogramu, przejdź do strony Zaplanuj cotygodniowy raport.