agent

Utilisation

agent: agent_name {
  advanced_analytics: yes | no
  description: "string"
  instructions: "string"
  is_dashboard_agent: yes | no
  show_debuginfo: yes | no
  show_thinking: yes | no
}
Hiérarchie
Fichier de modèle ou fichier LookML
agent
Valeur par défaut
Aucun

Acceptation
  • advanced_analytics : yes | no (la valeur par défaut est no).
  • description : chaîne décrivant l'agent.
  • instructions : chaîne spécifiant des invites personnalisées et des règles de comportement. Compatible avec les constantes LookML (@{CONSTANT_NAME}).
  • is_dashboard_agent : yes | no (obligatoire avec la valeur yes pour les agents de tableau de bord).
  • show_debuginfo : yes | no (la valeur par défaut est no).
  • show_thinking : yes | no (la valeur par défaut est no).

Définition

Le paramètre agent déclare un agent de données dans LookML. Avec les agents de tableau de bord, les développeurs peuvent définir des instructions d'agent personnalisées, un comportement analytique et des préférences d'affichage dans LookML contrôlé par version, et associer l'agent à des tableaux de bord LookML à l'aide des default_dashboard_agent ou dashboard_agents paramètres.

Pour en savoir plus sur la configuration et l'utilisation des agents de tableau de bord LookML, consultez la page de documentation Créer et gérer des agents de données de tableau de bord LookML.

Sous-paramètres

Les définitions d'agent de tableau de bord sont compatibles avec les sous-paramètres suivants :

advanced_analytics

Le sous-paramètre advanced_analytics contrôle si l'agent peut utiliser Advanced Analytics pour générer et exécuter du code Python pour des calculs complexes et des visualisations personnalisées.

Accepte yes ou no. La valeur par défaut est no.

description

Le sous-paramètre description fournit une description textuelle facultative de l'objectif de l'agent.

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

instructions

Le sous-paramètre instructions accepte une chaîne de forme libre qui fournit à l'agent un contexte commercial, des champs préférés, des règles de filtrage ou un ton de voix lors du traitement des questions conversationnelles.

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

Vous pouvez référencer des constantes LookML dans instructions à l'aide de la syntaxe @{<var>CONSTANT_NAME</var>} :

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

Si cette option est omise, l'agent fonctionne sans contexte d'instruction personnalisé.

is_dashboard_agent

Le sous-paramètre is_dashboard_agent indique si l'agent est configuré en tant qu'agent de tableau de bord.

Accepte yes ou no. Pour utiliser l'agent avec un tableau de bord LookML, définissez ce paramètre sur yes.

show_debuginfo

Le sous-paramètre show_debuginfo détermine si l'agent affiche les journaux d'exécution et les informations de diagnostic dans les réponses de la conversation.

Accepte yes ou no. La valeur par défaut est no.

show_thinking

Le sous-paramètre show_thinking détermine si l'agent affiche ses étapes de raisonnement et la planification de requête intermédiaire dans les réponses de la conversation.

Accepte yes ou no. La valeur par défaut est no.

Exemples

Définir un agent de tableau de bord LookML

L'exemple suivant définit un agent de tableau de bord LookML avec des instructions personnalisées, Advanced Analytics activé et la visibilité de la réflexion activée :

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
}

Pour utiliser cet agent sur un tableau de bord LookML, mappez-le dans le fichier .dashboard.lookml :

- dashboard: customer_insights
  title: "Customer Insights"
  layout: newspaper
  enable_dashboard_agent: true
  default_dashboard_agent: customer_insights_agent
  dashboard_agents: [customer_insights_agent]

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