Ingenieur-Codierungsagenten für Daten-Workflows

Überblick Eine praktische Ingenieur-Session, welche die Anforderungen an einen zuverlässigen Codierungsagenten für Daten-Workflows behandelt, wie sich Datenaufgaben von konventionellen Software-Engineering-Aufgaben unterscheiden und wie Werkzeuge, Agentenfähigkeiten, semantischer Kontext und trace-level Analyse die Agentenleistung verbessern können. Sessionsdetails Codierungsagenten sind oft auf Software-Engineering-Workflows ausgelegt: Repositories durchsuchen, Dateien bearbeiten, Tests durchführen und Code reparieren. Datenaufgaben bringen eine andere Reihe von Anforderungen mit sich. Der Agent muss Schemas, Geschäftsdefinitionen, Beziehungen zwischen Datensätzen, verfügbare Werkzeuge und den notwendigen Kontext verstehen, um Ergebnisse korrekt zu interpretieren. In dieser Sitzung mit Josh von Snowflake – werden wir die Komponenten eines Agentenhalts für Daten-Workflows aufschlüsseln und demonstrieren, wie Agenten Werkzeuge, wiederverwendbare Fähigkeiten und semantischen Kontext nutzen können, um Aufgaben zuverlässiger abzuschließen. Wir werden auch Ausführungstraces überprüfen, um herauszufinden, wo Fehler auftreten und wie diese Erkenntnisse genutzt werden können, um den Agenten, seinen Kontext und den umgebenden Halt zu verbessern. Was Sie lernen werden Wer teilnehmen sollte Diese Sitzung richtet sich an KI-Ingenieure, Dateningenieure, Analytik-Ingenieure, Plattform-Ingenieure und technische Führungskräfte, die Codierungsagenten für Datenanalysen, Datenoperationen, interne Werkzeuge oder andere datenzentrierte Workflows entwickeln. Über Future AGI Future AGI ist eine Open-Source, selbstverbessernde Schicht für agentische Systeme - sie ermöglicht es Teams, ihre KI in einem geschlossenen Kreislauf zu simulieren, zu bewerten, zu schützen, zu beobachten und automatisch zu verbessern, sodass die Agenten im Laufe der Zeit präziser und sicherer werden, anstatt stillschweigend in der Produktion auszufallen.