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Case 052026

把分析结果做成图表页面

Visualization Agent

把上游分析结果转成可交互的图表页面。模型负责整理绘图方案,程序检查数据和配置,再调用组件完成渲染。

成果画面待补
Agent 工程 / 数据可视化2026
先写清楚用什么数据、画什么图,再交给组件生成页面。
3 gates
结构、语义与渲染检查
5 × 100
五类回归用例
可视化 Agent 的路由、规划、校验与渲染链路图
系统架构示意,非成果画面

A SMALL EXPLORATION

同一条走势,换一根坐标轴。

金融图表最常见的误读,往往不是数据错了,而是坐标轴选错了。长周期的价格适合对数坐标,回撤要明确标出来,否则读者只记得最后那一段上涨。

示意数据,不是真实行情,也不是项目组件的实时输出;只用来说明图表设计里的取舍。
04008001200160020052010201520202025

线性坐标下,后期的上涨占满画面,2007—2008 年 43% 的下跌几乎看不出来。

01 / Context

要解决的问题

上游给出的分析结论有时比较含糊,需要先弄清要表达什么,再选择图表。直接生成 HTML 或图表代码时,又可能出现数据用错、结构不完整、样式不一致的问题,同样的输入也可能得到不同结果。

做成了什么

现在模型统一输出 VisualizationSpec,程序做完结构、语义和渲染检查,再生成页面。另外还整理了可视化规则和常见错误,以及五类回归用例,每类 100 个。后面准备补上需求理解、任务拆解和模型选择,再根据实际的使用记录优化性能和稳定性。

02 / System

系统怎样工作

  1. 01

    选择处理方式

    已经有明确规则的任务,直接按规则处理,需要理解和取舍的才让模型来做,最多允许两轮自评修复。

  2. 02

    检查绘图方案

    VisualizationSpec 描述数据和图表配置。程序依次检查 JSON Schema、语义和渲染要求;检查不通过就停止,并记录原因。

  3. 03

    设计规则与回归用例

    图表用法、金融规则和常见错误整理成了能查询的知识库。每次改完程序,用这五类、每类 100 个用例跑一遍,看结果有没有受影响。

03 / Decisions

设计中的取舍

01

用配置描述图表

模型输出 VisualizationSpec,再用已有的组件渲染。这样排版没那么自由,但是数据和配置好检查,出了错也好定位。

02

修复仍失败时停止

两轮修复后仍未通过检查,就返回错误并保留运行记录,方便排查。

04 / Our work

我们的职责

角色:我们负责需求、整体架构和技术方案,用 40 余篇设计文档记录了接口约定和设计取舍。

  • 01明确项目需求,设计处理流程并安排分阶段实现
  • 02设计 VisualizationSpec、三段校验、组件注册和运行记录方案
  • 03整理可视化知识库、五类测试数据和回归检查
AI AgentStructured OutputQuality GatesDeterministic RenderingBenchmark