📊 Как научить ИИ-агентов строить нормальные графики
Одна из проблем современных ИИ-агентов - они всё ещё нестабильно справляются с классическими офисными задачами.
Обработать таблицу, документ, сделать аналитику - могут. А вот превратить данные в понятный график, дашборд или слайд уже сложнее.
Скилы частично решают эту проблему. Например, мне очень нравится Open Design (судя по всему я напишу отдельный пост и расскажу про то, как делать крутые сайты и презентации на базе ИИ-агентов).
Но до сих пор они часто делают не то, что нужно. Визуализация требует понимать смысл данных и одновременно выбирать тип графика, шкалу, оси, подписи, цвета, отступы и компоновку. Для LLM это длинная цепочка параметров, где легко получить нестабильный результат. А для тех, кто работает с данными это критически важно.
Microsoft Research выложила Flint Chart - новый язык визуализации, спроектированный специально для ИИ-агентов.
Главная идея - разделить что график означает и как он рисуется.
Агент создаёт компактную семантическую спецификацию: передаёт данные, указывает их типы, выбирает вид диаграммы и связывает поля с визуальными каналами.
Всё остальное берёт на себя детерминированный компилятор (по сути обычный алгоритм). Он выводит из данных и семантики шкалы, оси, формат подписей, интервалы, размеры и раскладку. То есть LLM отвечает за суть, а обычный программный слой - за точное исполнение.
🛠 Flint поддерживает пять сред работы с графиками: Vega-Lite, ECharts, Chart.js, Plotly и нативные диаграммы Excel. Сейчас заявлены 50 типов графиков, единая система тем и MCP-сервер, через который агенты могут создавать, проверять и отрисовывать визуализации прямо из чата или среды разработки.
Flint интересен не только как инструмент для графиков. Это готовый пример взаимодействия между ИИ-агентом и детерминированной корпоративной системой.
Ну и специально для вас я создал скил, который вы можете применить у себя в агенте по работе с графиками. Пользуйтесь на здоровье
Как вам результат? Напишите в комментариях 👇👇👇
PS: пример визуализации я сделал для недавнего исследования AIANA про рынок ИИ в России
#скил
💬 ген ии | MAX
Одна из проблем современных ИИ-агентов - они всё ещё нестабильно справляются с классическими офисными задачами.
Обработать таблицу, документ, сделать аналитику - могут. А вот превратить данные в понятный график, дашборд или слайд уже сложнее.
Скилы частично решают эту проблему. Например, мне очень нравится Open Design (судя по всему я напишу отдельный пост и расскажу про то, как делать крутые сайты и презентации на базе ИИ-агентов).
Но до сих пор они часто делают не то, что нужно. Визуализация требует понимать смысл данных и одновременно выбирать тип графика, шкалу, оси, подписи, цвета, отступы и компоновку. Для LLM это длинная цепочка параметров, где легко получить нестабильный результат. А для тех, кто работает с данными это критически важно.
Microsoft Research выложила Flint Chart - новый язык визуализации, спроектированный специально для ИИ-агентов.
Главная идея - разделить что график означает и как он рисуется.
Агент создаёт компактную семантическую спецификацию: передаёт данные, указывает их типы, выбирает вид диаграммы и связывает поля с визуальными каналами.
Например: ИИ-агент распознал табличку и определил, что период - это YearMonth, новые пользователи - Profit, тип - Waterfall Chart, по X - период, по Y - число пользователей. Он делает ТЗ.
Всё остальное берёт на себя детерминированный компилятор (по сути обычный алгоритм). Он выводит из данных и семантики шкалы, оси, формат подписей, интервалы, размеры и раскладку. То есть LLM отвечает за суть, а обычный программный слой - за точное исполнение.
🛠 Flint поддерживает пять сред работы с графиками: Vega-Lite, ECharts, Chart.js, Plotly и нативные диаграммы Excel. Сейчас заявлены 50 типов графиков, единая система тем и MCP-сервер, через который агенты могут создавать, проверять и отрисовывать визуализации прямо из чата или среды разработки.
Flint интересен не только как инструмент для графиков. Это готовый пример взаимодействия между ИИ-агентом и детерминированной корпоративной системой.
Это важный шаг к тому, чтобы ИИ-агенты лучше выполняли офисные задачи с визуализацией - от аналитических графиков и дашбордов до материалов для презентаций. Не потому, что модель «научилась дизайну», а потому, что правильно разделена ответственность и выстроена последовательность задач.
Ну и специально для вас я создал скил, который вы можете применить у себя в агенте по работе с графиками. Пользуйтесь на здоровье
Как вам результат? Напишите в комментариях 👇👇👇
PS: пример визуализации я сделал для недавнего исследования AIANA про рынок ИИ в России
#скил
💬 ген ии | MAX