Agente de conjunto de dados

Agente de conjunto de dados

21 de maio de 2026

Acabamos de anunciar o primeiro lançamento do Datasette Agent, um novo assistente de IA extensível para Datasette. Tenho trabalhado em minha biblioteca LLM Python há pouco mais de três anos, e o Datasette Agent representa o momento em que LLM e Datasette finalmente se unem. Estou muito animado com isso!

O Datasette Agent fornece uma interface de conversação para fazer perguntas sobre os dados armazenados no Datasette. Adicione o plugin datasette-agent-charts e ele também poderá gerar gráficos de seus dados.

A demonstração

A postagem de anúncio (no novo blog do projeto Datasette) inclui este vídeo de demonstração:

Gravei o vídeo na nova instância de demonstração ao vivo agent.datasette.io, que executa o Datasette Agent em bancos de dados de exemplo, incluindo as clássicas usinas globais do WRI, e uma cópia do backup do Datasette do meu blog.

A demonstração ao vivo é executada no Gemini 3.1 Flash-Lite – é barato, rápido e não apresenta problemas para escrever consultas SQLite.

Uma pergunta que fiz na demonstração foi:

quando Simon viu um pelicano recentemente?

Que executou esta consulta SQL:

SELECT
  title, commentary, created
FROM
  blog_beat
WHERE
  beat_type = 'sighting'
  AND (title LIKE '%pelican%' OR commentary LIKE '%pelican%')
ORDER BY
  created DESC
LIMIT
  5

E respondeu:

O avistamento mais recente de um pelicano por Simon foi registrado em 20 de maio de 2026.

A observação incluiu um pelicano marrom da Califórnia, junto com um mergulhão comum, um ganso canadense, um caranguejo listrado e um leão marinho da Califórnia.

Aqui está o avistamento no meu blog e a exportação Markdown da transcrição completa da conversa.

Os plug-ins

Meu recurso favorito do Datasette Agent é que, como o restante do Datasette, ele é extensível por meio de plug-ins.

Enviamos três plug-ins até agora:

Construir plug-ins é muito divertido. Tenho vários outros protótipos que ainda não têm qualidade alfa.

Claude Code e OpenAI Codex estão se mostrando excelentes na escrita de plug-ins – basta apontá-los para uma verificação do repositório do agente de datasette para referência e dizer o que você deseja construir!

Executando-o em modelos locais

Também tenho me divertido executando o novo plugin em modelos locais. Aqui está um uv one-liner para executar o plugin em gemma-4-26b-a4b no LM Studio em um Mac:

uvx --prerelease=allow \
  --with datasette-agent --with llm-lmstudio \
  datasette --internal internal.db --root \
  -s plugins.datasette-llm.default_model lmstudio/google/gemma-4-26b-a4b \
  data.db

O Datasette Agent precisa de chamadas de ferramentas confiáveis ​​e da capacidade de um modelo produzir consultas SQL executadas no SQLite. Os modelos abertos lançados nos últimos seis meses são cada vez mais capazes de lidar com isso.

O que vem a seguir

O agente Datasette é aberto tantos oportunidades para o ecossistema LLM e Datasette em geral.

Ele já informou o principal refatorador LLM 0.32a0 que estou quase pronto para lançar em uma versão estável, talvez com algumas abstrações adicionais de “agente LLM” extraídas do próprio Datasette Agent.

Tenho explorado minha própria opinião sobre Claude Artifacts, que está se tornando um ótimo plugin.

Estou animado para usar o Datasette Agent para construir meu próprio Claw – um assistente pessoal de IA construído em torno de dados importados de diferentes partes da minha vida digital, o que é uma ótima desculpa para revisitar minha antiga família de ferramentas Dogsheep.

Também lançaremos o Datasette Agent para usuários do Datasette Cloud.

Junte-se ao nosso canal Discord #datasette-agent se quiser falar sobre o projeto.