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Agents
Publicado em 6 de jun. de 2026
7 min de leitura
Um agente de análise de dados com IA auditável: da pergunta em CSV à conclusão
Reduza o risco da análise automatizada com dicionários de dados, planos de consulta, execução de código, validação e links de evidências.
Conclusão principalUm agente de análise deve permitir rastreamento até os dados, consultas e cálculos — não apenas produzir uma explicação fluida.
Por que isso merece sua própria decisão
Deixar um modelo ler uma tabela e responder é rápido, mas campos ambíguos, valores ausentes, janelas de tempo e agregações podem tornar um resultado sintaticamente correto errado para o negócio. Decisões de alto impacto não podem depender apenas de um resumo em prosa.
Framework de decisão
- Forneça um dicionário de dados, permissões e escopo de consulta permitido.
- Mostre a consulta e o plano de computação antes de executar código ou SQL.
- Vincule conclusões a tabelas de resultados, código e versões de entrada.
Colocando em um fluxo de trabalho do ModelRush
Use rotas separadas do ModelRush para planejamento, geração de código e revisão de resultados. Um sandbox executa as consultas e retém logs; uma segunda rota de revisão verifica unidades, filtros e anomalias. As respostas finais incluem conclusão, limitações e evidências reproduzíveis.
O que medir após o lançamento
- Execução de consultas, reprodução de resultados e achados do revisor.
- Erros por significado de campos, filtros ou agregação.
- Tempo de analista necessário para corrigir conclusões do agente.
Um agente de análise deve permitir rastreamento até os dados, consultas e cálculos — não apenas produzir uma explicação fluida.
Próximos passos
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