基于CoDA框架（Understanding→Planning→Generation→Self Reflection循环）的可视化数据分析多智能体系统。

CoDA（Code-based Data Analysis）框架是一个基于代码的数据分析可视化系统，通过四个智能体模块的迭代循环实现高质量的可视化结果生成：

• Understanding模块：理解用户需求和数据特征
• Planning模块：制定可视化方案和执行计划
• Generation模块：生成和执行可视化代码
• Self Reflection模块：检查结果并优化方案

• ✅ 基于CoDA框架的四步迭代循环
• ✅ 支持多种可视化类型（折线图、柱状图、散点图等）
• ✅ 安全的代码执行环境（沙箱机制）
• ✅ 自动优化和重试机制
• ✅ 支持API调用和本地模型部署
• ✅ 详细的执行日志和结果评估

• Python 3.8+
• 支持的模型：OpenAI API、本地部署模型

pip install -r requirements.txt

1. 编辑 config/config.yaml 文件，配置模型参数：

model:
  api_type: "openai"  # 或 "local"
  api_key: "your-api-key"
  base_url: "https://api.openai.com/v1"
  model_name: "gpt-3.5-turbo"
  
  # 本地模型配置
  local_model:
    model_path: "path/to/local/model"
    device: "cuda"  # 或 "cpu"

2. 设置环境变量（可选）：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
export CODA_MODEL_TYPE="openai"

# 交互式模式
python main.py

# 直接指定查询
python main.py --query "请生成一个正弦函数图表" --result-dir results

# 使用输入文件
python main.py --input-file input.json

# 详细输出模式
python main.py --query "生成柱状图" --verbose

# 运行示例
python main.py --example

创建 input.json 文件：

{
  "query": "请生成一个展示正弦函数的折线图",
  "result_dir": "my_results"
}

from agents.coda_agent import CodaAgent

# 创建智能体
agent = CodaAgent("config/config.yaml")

# 处理查询
input_data = {
    "query": "请生成正弦函数图表",
    "result_dir": "results"
}

result = agent.process_query(input_data)

if result["success"]:
    print(f"成功生成图表: {result['final_output']}")
    print(f"最佳评分: {result.get('best_score', 'N/A')}/10")
else:
    print(f"处理失败: {result.get('error_message', '未知错误')}")

python main.py --query "请生成一个展示正弦函数的折线图，x范围0到2π" --result-dir examples/sine_wave

python main.py --query "创建一个柱状图展示不同水果的销量：苹果=150，香蕉=200，橙子=120" --result-dir examples/fruit_sales

python main.py --query "生成散点图展示身高和体重的相关性，包含100个随机数据点" --result-dir examples/height_weight

coda_agent/
├── main.py                 # 主入口文件
├── requirements.txt        # 依赖包列表
├── README.md              # 说明文档
├── config/
│   └── config.yaml        # 配置文件
├── agents/                # 智能体模块
│   ├── __init__.py
│   ├── coda_agent.py      # CoDA主智能体
│   ├── understanding.py   # 理解模块
│   ├── planning.py        # 规划模块
│   ├── generation.py      # 生成模块
│   └── reflection.py       # 反思模块
├── utils/                 # 工具模块
│   ├── __init__.py
│   ├── model_client.py    # 模型客户端
│   └── code_executor.py   # 代码执行器
└── test_coda_agent.py    # 测试用例

• api_type: 模型类型（openai/local）
• api_key: API密钥
• base_url: API基础URL
• model_name: 模型名称
• local_model: 本地模型配置

• max_iterations: 最大迭代次数（默认：5）
• timeout: 超时时间（秒，默认：300）

• sandbox_enabled: 启用沙箱（默认：true）
• max_execution_time: 最大执行时间（秒，默认：30）
• allowed_modules: 允许导入的模块列表

运行测试用例：

python test_coda_agent.py

测试覆盖：

• 模型客户端功能测试
• 代码安全检查测试
• 代码执行器测试
• 各智能体模块测试
• 集成测试
• 性能测试

1. 模型调用失败

   • 检查API密钥配置
   • 验证网络连接
   • 确认模型服务可用性

2. 代码执行错误

   • 检查依赖包安装
   • 验证代码安全性
   • 查看详细错误日志

3. 内存不足

   • 减少最大迭代次数
   • 优化代码生成策略
   • 使用轻量级模型

系统会生成详细的执行日志，包含：

• 每个迭代步骤的详细信息
• 代码生成和执行结果
• 错误和警告信息
• 性能指标

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 项目
2. 创建功能分支
3. 提交更改
4. 推送到分支
5. 创建Pull Request

本项目采用MIT许可证。

如有问题或建议，请通过以下方式联系：

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注意: 请确保在使用前正确配置模型参数和安全设置。