在AI技术触手可得的时代，寻找下一个数据科学工作流的创新需求

a. 内容描述

• 核心功能定位：该项目是一个专门为通用数据科学工作流设计的Python库及一个旗舰应用，旨在通过一系列专业化的AI代理（Agent）以及一个可视化的工作台，实现数据加载、清洗、可视化、建模等任务的自动化与可复现。
• 关键应用场景：主要面向需要进行数据处理和分析的团队或个人，尤其适用于希望以可视化、可追溯且结合手动与AI步骤的方式构建数据处理管道（Pipeline）的场景。它能处理多数据集合并、项目保存与重新加载等复杂工作流。

b. 功能特性

• 代理驱动的自动化工作流：项目提供了涵盖数据科学全流程的专门代理，包括数据加载、数据清洗、数据整理、可视化、探索性数据分析、特征工程、SQL数据库交互以及基于H2O的机器学习模型训练和MLflow实验跟踪。
• 可视化管道工作室：旗舰应用提供了一个以管道为核心的可视化工作空间。用户可以通过编辑器、表格、图表等界面，编排包含AI与人工步骤的可复现工作流，并控制项目的存储与重载。
• 灵活的AI模型后端支持：支持连接OpenAI等云端AI服务，也支持通过Ollama在本地运行大语言模型，为代理提供智能决策与代码生成能力。
• 多代理协作与监督：支持创建多代理工作流（如Pandas数据分析师、SQL数据分析师），并包含监督代理来协调其他代理的工作。

d. 使用说明

• 环境与安装：要求Python 3.10+及一个有效的AI模型后端（如OpenAI API密钥或本地运行的Ollama）。通过克隆代码仓库并以可编辑模式（pip install -e .）进行安装。
• 启动应用：通过运行streamlit run apps/ai-pipeline-studio-app/app.py命令即可启动旗舰应用“AI管道工作室”。
• 库的使用：在Python代码中，用户首先需要初始化一个语言模型（LLM，如来自langchain_openai的ChatOpenAI或来自langchain_ollama的ChatOllama），然后创建并使用相应的代理（如DataLoaderToolsAgent, DataCleaningAgent）来执行特定任务。

e. 潜在新需求

（1）需求1：用户希望系统支持在云端AI服务与本地运行的AI模型之间进行便捷切换，以提供更强的灵活性和隐私控制选项。

（2）需求2：用户期望对代理生成的代码执行过程施加更强的安全沙箱限制，防止因不信任的代码或恶意输入导致的数据泄露或系统安全风险。

（3）需求3：用户希望代理框架能够更无缝地集成“人在回路”审查流程，允许用户在关键节点（如代码生成后）审核并干预AI的决策和输出。

（4）需求4：用户要求改进文件加载逻辑，特别是处理Pickle等格式时的安全性，防止因加载不受信文件而引发的远程代码执行漏洞。

（5）需求5：用户希望提供更清晰、完整的端到端使用示例和安装说明，降低新用户的上手门槛，避免因环境或版本不匹配导致的功能异常。

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