Все ноды/Data/DataFrame Ops

Инструмент DataFrame

Подключает к AI Agent набор инструментов для работы с DataFrame: загрузка CSV/XLSX, фильтрация, объединение, агрегация, сохранение. Требует подключённый file_store для операций чтения/записи.

Инструмент DataFrameT
File store

Тип в графе: dataframe_tool

Tool

Как попробовать

Минимальный рабочий воркфлоу

Вход
ИИ-агент
Инструмент DataFrameT
LLM
Буферная памятьS
Выход
  • Исполнение + данные
  • Расширение
  • LLM
  • Память
  • Исполнение + данные + стрим
Нажмите «Скопировать ноды», откройте редактор и нажмите Ctrl+V на холсте.

Запускается сразу

Как применять

Даёт ИИ-агенту набор табличных инструментов: модель сама решает, какой файл открыть, чем отфильтровать, что с чем соединить и куда сохранить. Это ответ на просьбы вида «посмотри выгрузку и скажи, у кого просрочка» — заранее неизвестно, какие колонки понадобятся.

Если последовательность операций известна, собирайте её из нод df_*: они не тратят токены, не зависят от догадливости модели и повторяются одинаково от запуска к запуску. Инструмент нужен именно там, где шаги выбираются по ходу разговора.

Нода подключается связью link_extension в порт Extensions агента и сама шагом графа не является: вне агента она не работает.

Как это работает

Таблицы не ездят в переписке. Инструмент, создавший таблицу, кладёт её в память запуска и возвращает модели короткий идентификатор (df_…) вместе с предпросмотром — схемой и несколькими строками. Следующий вызов ссылается на этот идентификатор.

Идентификаторы живут в пределах одного хода агента: после того как агент ответил, память очищается, и в следующем сообщении старый df_… уже не найдётся.

В списке «Включённые инструменты» доступны: загрузка CSV и XLSX, описание таблицы, фильтр строк, выбор колонок, соединение, группировка с агрегатами, выгрузка в JSON и сохранение в CSV или XLSX. Сортировки, обновления, склейки и удаления дубликатов среди инструментов нет — эти операции существуют только нодами.

Файлы читаются и пишутся через файловое хранилище. «Из контекста запуска» берёт хранилище воркспейса, а «Подпапка» ограничивает его нужным каталогом (поле шаблонное, годится sessions/{{ variables.session_id }}). «Внешнее подключение» открывает порт «File store» для конфиг-ноды хранилища.

Частые ошибки

  • Ожидание таблицы на выходе графа. У ноды нет выхода с данными. Наружу попадает только то, что модель включит в ответ, или файл, который она сохранит.
  • Ссылка на идентификатор из прошлого сообщения. Инструмент ответит, что такой таблицы нет; файл придётся загрузить заново.
  • Инструменты загрузки и сохранения без хранилища. Они вернут модели ошибку, остальные продолжат работать.

Входы

ПортПроводДанныеПримечания
File storefile_storeДанныеdata

показывается, когда connection_source ≠ "auto"

Выходы

ПортПроводДанныеПримечания
tool_outРасширениеlink_extension

Настройки

ПолеТипПо умолчаниюОписание
Источник подключенияconnection_sourcestringauto

Откуда нода берёт подключение. «Из контекста запуска» использует то, что платформа уже знает (Telegram-бот, в который задеплоен воркфлоу / собственное файловое хранилище этого workspace), и не требует связей. «Внешнее подключение» показывает ресурсный порт, в который можно подключить конфиг-ноду.

Варианты: auto — Из контекста запуска, external — Внешнее подключение (подключить конфиг-ноду)

Подпапкаstore_subfolderstring""

Опциональная папка внутри хранилища этого workspace, которая используется как корень, например `reports` или `sessions/{{ variables.session_id }}`. Пусто = корень хранилища.

поддерживает шаблоны

показывается при connection_source = auto

Включённые инструментыenabled_toolsarray<string>["df_load_csv","df_load_xlsx","df_describe","df_query","df_select","df_merge"…

Какие инструменты DataFrame может вызывать агент.