AI Agent 工作流自动化入门：从零基础到自动执行复杂任务

## 📊 销售日报 - 2026年7月3日

**核心数据：**
昨日总销售额 ¥128,450，订单数 342 笔，客单价 ¥375.58。
较上周同期下降 8.3%，主要受周末促销力度减弱影响。
异常：电子产品品类退货率突增至 12.7%（正常值约5%）。

**Top3 涨跌商品：**
- 📈 智能手表：销售额增长 23.5%
- 📉 无线耳机：销售额下降 15.2%
- 📉 手机壳：销售额下降 11.8%

{
  "nodes": [
    {
      "name": "Schedule Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.scheduleTrigger",
      "parameters": {
        "rule": { "interval": [{ "field": "minutes", "minutesInterval": 1440 }] }
      }
    },
    {
      "name": "AI Analyze",
      "type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.openAiChatModel",
      "parameters": {
        "model": "claude-sonnet-4-20250514",
        "systemPrompt": "分析以下数据，找出异常值和趋势..."
      }
    },
    {
      "name": "Send Report",
      "type": "n8n-nodes-base.email",
      "parameters": {
        "to": "team@company.com",
        "subject": "每日数据分析报告"
      }
    }
  ]
}

from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import Tool
import pandas as pd

# 定义工具
def analyze_sales(date_str):
    """分析指定日期的销售数据"""
    df = pd.read_csv(f"data/sales_{date_str}.csv")
    total = df['amount'].sum()
    orders = len(df)
    avg = total / orders if orders > 0 else 0
    
    # 按品类分组
    by_category = df.groupby('category')['amount'].agg(['sum', 'count'])
    
    return f"总销售额: ¥{total:,.0f}\n订单数: {orders}\n客单价: ¥{avg:,.0f}\n\n各品类表现:\n{by_category.to_string()}"

def compare_weekly(date_str):
    """对比本周与上周同期数据"""
    # 读取两天数据并计算差异
    today_df = pd.read_csv(f"data/sales_{date_str}.csv")
    last_week_df = pd.read_csv(f"data/sales_{last_week_date}.csv")
    
    today_total = today_df['amount'].sum()
    last_total = last_week_df['amount'].sum()
    change = ((today_total - last_total) / last_total * 100) if last_total > 0 else 0
    
    return f"周环比变化: {change:+.1f}%"

# 创建 Agent
tools = [
    Tool(
        name="analyze_sales",
        func=analyze_sales,
        description="分析指定日期的销售数据，返回总金额、订单数和品类分布"
    ),
    Tool(
        name="compare_weekly",
        func=compare_weekly,
        description="对比本周与上周同期的销售数据变化"
    )
]

agent = create_agent(
    model="gpt-4o",
    tools=tools,
    system_prompt="""你是一个专业的销售数据分析师。
根据用户提供的日期，调用相应工具获取数据，
然后生成一份简洁的销售日报。"""
)

# 执行
response = agent.run("请生成2026-07-03的销售日报")
print(response)