Datus-ai/Datus-agent

Datus · 오픈소스 데이터 엔지니어링 에이전트

개요 – Datus는 최신 데이터 스택을 다루는 팀을 돕는 Python 기반 AI 확장 어시스턴트입니다. 데이터 웨어하우스, 카탈로그, 시맨틱 레이어, BI 도구에 연결하고, 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 SQL 생성 및 검증, 시맨틱 모델 구축, ETL 파이프라인 생성, 보고서 또는 대시보드 생성을 수행합니다. 모든 상호작용은 컨텍스트 엔진에 저장되어 에이전트가 시간이 지남에 따라 더 정확해집니다.

작동 방식 – 시스템은 세 가지 사용자용 진입점으로 나뉩니다:

• CLI (datus) – 데이터 엔지니어용 대화형 REPL.
• 웹 채팅 (datus --web) – 브라우저, Slack, Feishu 또는 VS Code에서 접근 가능한 FastAPI + React 챗봇.
• REST / MCP API (datus-api, datus-mcp) – 다른 애플리케이션을 위한 프로그래매틱 접근.

내부적으로 서브에이전트(도메인별 지식 패키지)와 스킬(플러그인 도구)로 구성된 코어는 스키마, 참조 SQL, 비즈니스 규칙 및 기타 산출물을 임베디드 LanceDB/SQLite(또는 팀용 PostgreSQL)에 저장하는 컨텍스트 엔진과 통신합니다. 어댑터를 통해 코어는 21개 이상의 데이터베이스, 10개 이상의 LLM 제공업체, 작업 스케줄러(Airflow) 및 BI 플랫폼(Superset, Grafana)과 통신할 수 있습니다. Dosi라는 별도의 시맨틱 엔진은 통합 시맨틱 모델을 10개 이상의 방언에 대한 SQL로 컴파일합니다.

주요 기능

• 자동 시맨틱 모델링 – 스키마와 쿼리 기록을 읽고, 수작업 YAML 없이 OSI 호환 시맨틱 모델과 메트릭 정의를 생성합니다.
• 메트릭 Q&A – 메트릭 레이어를 사용하여 비즈니스 질문에 답하고, 메트릭 변경 시 귀속 정보를 제공합니다.
• 자기 개선 컨텍스트 – 수정 사항이 지식 베이스에 반영되어 향후 응답이 개선됩니다.
• 내장 서브에이전트 – 교차 데이터베이스 마이그레이션, ETL 작업 생성, 와이드 테이블 구축, 대시보드/보고서 생성을 위한 서브에이전트.
• 개방형 생태계 – 플러그인 프레임워크(datus-plugin.yml)를 통해 새 CLI 명령, 스킬 또는 외부 통합을 추가할 수 있습니다. 마켓플레이스는 agentskills.io 규칙을 따릅니다.
• 엔터프라이즈 거버넌스 – 역할 기반 권한, SQL 사전 검토, OS 수준 샌드박싱, OTLP 호환 추적.

시작하기 (Linux/macOS, Python 3.12 이상)

# 원라인 설치 프로그램
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/datus-ai/datus-agent/main/install.sh | sh

# REPL 시작
datus
# 그런 다음 REPL 내에서
/model          # LLM 선택
/datasource     # 웨어하우스 연결 추가
/init           # 선택 사항: 현재 프로젝트 스캔

또는 PyPI에서 설치: pip install datus-agent(uv 사용 시 더 빠름). 문서에는 샘플 "캘리포니아 학교" 데이터셋으로 파이프라인을 구축하는 전체 튜토리얼이 포함되어 있습니다.

일반적인 사용 사례

• 새 웨어하우스 탐색, 재사용 가능한 시맨틱 모델 구축, ETL 작업 생성하는 데이터 엔지니어.
• 채팅으로 메트릭 수준 질문을 하고 SQL 없는 답변과 시각적 대시보드를 받는 비즈니스 분석가.
• REST 또는 MCP API를 통해 데이터 서비스 엔드포인트를 사용하는 애플리케이션 개발자.
• 코어를 수정하지 않고 사용자 지정 스킬이나 어댑터로 플랫폼을 확장하는 팀.

라이선스 – Apache 2.0.

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위의 모든 정보는 저장소의 README에서 직접 가져온 것이며 추가 기능은 추론되지 않았습니다.