agente

Uso

agent: agent_name {
  advanced_analytics: yes | no
  description: "string"
  instructions: "string"
  is_dashboard_agent: yes | no
  show_debuginfo: yes | no
  show_thinking: yes | no
}
Hierarquia
Arquivo modelo ou arquivo do LookML
agent
Valor padrão
Nenhum

Aceita
  • advanced_analytics: yes | no (o padrão é no).
  • description: uma string que descreve o agente.
  • instructions: uma string que especifica comandos personalizados e regras de comportamento. Compatível com constantes da LookML (@{CONSTANT_NAME}).
  • is_dashboard_agent: yes | no. Obrigatório como yes para agentes de painel.
  • show_debuginfo: yes | no (o padrão é no).
  • show_thinking: yes | no (o padrão é no).

Definição

O parâmetro agent define um agente de dados para um dashboard do LookML. Os desenvolvedores podem usar esse parâmetro e os subparâmetros dele para definir instruções personalizadas do agente, comportamento analítico e preferências de exibição no LookML controlado por versão para um único agente associado a um único painel do LookML.

Os desenvolvedores podem associar um agente de painel a um único dashboard do LookML usando o parâmetro default_dashboard_agent.

Os agentes de dados para dashboards definidos pelo usuário ou para Análises não podem ser definidos em LookML.

Para informações detalhadas sobre como configurar e usar agentes de painel do LookML, consulte a página de documentação Criar e gerenciar agentes de dados para painéis do LookML.

Subparâmetros

As definições de agente do painel são compatíveis com os seguintes subparâmetros:

advanced_analytics

O subparâmetro advanced_analytics controla se o agente pode usar o Advanced Analytics para gerar e executar código Python em cálculos complexos e visualizações personalizadas.

Aceita yes ou no. O valor padrão é no.

description

O subparâmetro description fornece uma descrição de texto opcional da finalidade do agente.

agent: sales_agent {
  description: "Executive sales overview dashboard agent"
  is_dashboard_agent: yes
}

instructions

O subparâmetro instructions aceita uma string de formato livre que fornece ao agente contexto comercial, campos preferidos, regras de filtragem ou tom de voz ao processar perguntas conversacionais.

agent: sales_agent {
  instructions: "Focus on net revenue and filter by current quarter by default."
  is_dashboard_agent: yes
}

É possível fazer referência a constantes do LookML em instructions usando a sintaxe @{<var>CONSTANT_NAME</var>}:

agent: sales_agent {
  instructions: "Focus on net revenue. @{FISCAL_YEAR_RULE}"
  is_dashboard_agent: yes
}

Se omitido, o agente vai operar sem contexto de instrução personalizada.

is_dashboard_agent

O subparâmetro is_dashboard_agent especifica se o agente está configurado como um agente de painel.

Aceita yes ou no. Para usar o agente com um painel do LookML, defina esse parâmetro como yes.

show_debuginfo

O subparâmetro show_debuginfo determina se o agente mostra registros de execução e informações de diagnóstico nas respostas da conversa.

Aceita yes ou no. O valor padrão é no.

show_thinking

O subparâmetro show_thinking determina se o agente mostra as etapas de raciocínio e o planejamento de consultas intermediárias nas respostas da conversa.

Aceita yes ou no. O valor padrão é no.

Exemplos

Definir um agente de dashboard do LookML

O exemplo a seguir define um agente de painel do LookML com instruções personalizadas, o Advanced Analytics ativado e a visibilidade de pensamento ativada:

agent: customer_insights_agent {
  instructions: "Address the user politely. Prioritize active subscriber metrics and churn analysis."
  description: "Dashboard agent for Customer Insights dashboard."
  is_dashboard_agent: yes
  advanced_analytics: yes
  show_thinking: yes
  show_debuginfo: no
}

Para usar esse agente em um dashboard do LookML, mapeie-o no arquivo .dashboard.lookml:

- dashboard: customer_insights
  title: "Customer Insights"
  layout: newspaper
  enabled_dashboard_agents: true
  default_dashboard_agent: customer_insights_agent

  elements:
  - name: active_subscribers
    type: single_value
    model: subscriptions
    explore: customers
    measures: [customers.count]