Datasette Agent：Datasette首个可扩展AI助手发布Datasette Agent

2026年5月21日

我们刚刚发布了 Datasette Agent 的首个版本，这是一款专为 Datasette 设计的新型可扩展 AI 助手。在开发我的 LLM Python 库近三年后，Datasette Agent 标志着 LLM 与 Datasette 终于完美结合。我对此非常兴奋！

Datasette Agent 提供了一个对话式界面，可针对存储在 Datasette 中的数据提问。添加 datasette-agent-charts 插件后，它还能生成数据图表。

演示视频

公告文章（发布在新版 Datasette 项目博客）包含这段演示视频：

我在新的 agent.datasette.io 实时演示实例上录制了视频，该实例运行 Datasette Agent 并处理示例数据库，包括 WRI 的经典全球发电厂数据集，以及我的博客备份的 Datasette 副本。

实时演示基于 Gemini 3.1 Flash-Lite——成本低、速度快，且能轻松编写 SQLite 查询语句。

演示中我问的问题是：

Simon 最近何时见过一只鹈鹕？

它执行的 SQL 查询如下：

SELECT
  title, commentary, created
FROM
  blog_beat
WHERE
  beat_type = 'sighting'
  AND (title LIKE '%pelican%' OR commentary LIKE '%pelican%')
ORDER BY
  created DESC
LIMIT
  5

并回复：

Simon 记录的最新鹈鹕目击事件发生在 2026 年 5 月 20 日。观测内容包括加州棕鹈鹕、普通潜鸟、加拿大雁、条纹潮蟹和加州海狮。

这是我在博客上的相关记录，以及完整对话记录的 Markdown 导出文件。

插件功能

我最喜欢 Datasette Agent 的特性是，像 Datasette 的其他部分一样，它支持通过插件扩展功能。

目前已发布三个插件：

开发插件真的很有趣。我还有许多尚未达到 alpha 质量的更多原型。

Claude Code 和 OpenAI Codex 在编写插件方面表现优异——只需让它们参考 datasette-agent 仓库的代码库，说明你想构建的内容即可！

本地模型运行

我还乐此不疲地在本地模型上测试新插件。以下是在 Mac 上使用 LM Studio 运行 gemma-4-26b-a4b 模型的 uv 单行命令：

uvx --prerelease=allow \
  --with datasette-agent --with llm-lmstudio \
  datasette --internal internal.db --root \
  -s plugins.datasette-llm.default_model lmstudio/google/gemma-4-26b-a4b \
  data.db

Datasette Agent 需要可靠的工具调用能力，以及模型生成可运行于 SQLite 的 SQL 查询的能力。过去六个月发布的开源权重模型越来越能满足这些需求。

后续计划

Datasette Agent 为整个 LLM 和 Datasette 生态系统打开了无数可能性。

它已推动了我对 LLM 0.32a0 的重大重构，即将合并到稳定版本中，可能还会从 Datasette Agent 本身提取一些额外的“LLM 代理”抽象层。

我正在探索自己对 Claude Artifacts 的实现方案，这正在逐步完善为一个插件。

我很期待用 Datasette Agent 构建自己的 Claw——一个围绕我从数字生活各处导入数据打造的个人 AI 助手，这正是一个重温旧版 Dogsheep 系列工具的绝佳理由。

我们还将为 Datasette Cloud 用户推出 Datasette Agent。

如果想讨论该项目，请加入我们的 #datasette-agent Discord 频道。