本文へスキップ
Ankole

Jupyter データ分析

AI Agent 向け: このページの Markdown 版は https://ankole.agentbull.com/ja-JP/docs/jupyter-data-analysis/index.md にあります。ドキュメント索引は https://ankole.agentbull.com/ja-JP/llms.txt にあります。

データ分析は反復的です。DataFrame を調べ、クエリを調整し、結果をプロットし、繰り返します。1 回限りの Python プロセスでは、呼び出し間で状態を保持できません。jupyter-live-kernel skill は、agent が複数の cell にわたって駆動するライブ Jupyter kernel を実行して状態を保持することで、これを解決します。このガイドは、データ分析 agent の実践的な形です。

最初に決定的な性質を示します。Jupyter kernel は cell をまたいで stateful です。変数、DataFrame、import、プロット状態は、agent の呼び出し間で永続します。これが反復分析を可能にします。agent は各ステップでデータを再ロードしたり、ライブラリを再インポートしたりしません。

必要なもの

  • jupyter-live-kernel skill が有効であること。 default_enabled: true です。Skills を参照してください。
  • worker イメージ。 Agent Computer Worker イメージは Python、Jupyter、hamelnb kernel をインストールします。これらはイメージの一部です。
  • primary model profile がバインドされていること。 agent が Python コードを書き、kernel がそれを実行します。

kernel を使う場合と 1 回限りの script を使う場合

次の場合に Jupyter kernel を使います。

  • 作業が反復的である場合 — 検査、調整、再検査
  • 状態を永続させる必要がある場合 — ロードされた DataFrame、フィッティング済みの model、インポート済みのライブラリ
  • agent が最終クエリを書く前にデータの形を探索する必要がある場合

次の場合に 1 回限りの Python プロセス（command 経由）を使います。

  • script がステートレスである場合 — 1 回実行して出力を生成して完了
  • 作業がバッチ変換である場合 — ファイルを変換し、検査は不要

skill の SKILL.md はこう述べています: 「ステートレスな script には、1 回限りの Python プロセスを優先してください。」

kernel の仕組み

jupyter-live-kernel skill はバックグラウンド Job（ankole-runtime: background_job）として実行されます。worker 内で Jupyter kernel を起動し、agent は skill のツールを通じて kernel に cell を送ります。各 cell は kernel の永続状態で実行されます。cell 1 で定義した変数は、cell 5 で利用できます。

kernel はバックグラウンド Job の間、起動したままです。Job が終了すると kernel は停止し、その状態は消えます。一時的な実行状態であり、永続的ではありません。

実践例

チームが channel に置いた CSV を分析する agent をセットアップします。

  1. jupyter-live-kernel skill が有効であることを確認します（デフォルトで有効です）。
  2. agent を作成し、MISSION.md を作成します: 「channel に CSV が現れたら、DataFrame にロードし、スキーマと要約統計を検査し、異常を特定し、プロット付きの所見を報告してください。」
  3. channel で CSV をアップロードします（worker-file ルート経由、または URL を提供）。
  4. agent はバックグラウンド Job に委任し、kernel を起動して CSV をロードし、反復的に検査し、プロットを生成して、結果を報告します。

このガイドではないもの

Python や pandas のチュートリアルではありません。agent がコードを書き、skill が実行環境を提供します。notebook 作成のガイドでもありません。kernel は agent の使用のためのものであり、保存した notebook を生成するためのものではありません（タスクが求めれば、agent は保存できますが）。そして、skill の SKILL.md を読むことの代わりでもありません。そのファイルこそが権威あるリファレンスです。

次のステップ

  • skill システムについては Skills と Writing a skill を参照してください。
  • shell ツールについては Code execution を参照してください。
  • バックグラウンド Job については Background jobs を参照してください。
  • Agent 用にファイルをアップロードするには File management を参照してください。