Agent Data StudioTrang chủ / Giới thiệu
Giới thiệuMột Data Agent ngay trong
ứng dụng AI bạn đang dùng.
Agent Data Studio là bộ công cụ mã nguồn mở (MIT) gồm một MCP server, 9 skill và các quy trình làm việc, cài vào Codex, Claude Code, Claude Desktop hoặc Google Antigravity. Bạn bắt đầu với một file CSV mẫu, rồi nối Power BI khi đã sẵn sàng. Mọi thứ chạy trên máy Windows của bạn; dữ liệu thô không rời khỏi máy.
“Data Agent” khác chatbot ở chỗ nào
Chatbot trả lời bằng những gì nó đoán. Data Agent làm việc thật với dữ liệu của bạn, theo quy trình, và chịu sự kiểm soát của luật chơi. Agent Data Studio trao cho ứng dụng AI đúng ba thứ đó.
Chatbottrả lời bằng những gì nó đoán
-
Câu hỏi của bạn
Ví dụ: “Doanh thu quý này theo vùng?”
-
Đoán từ trí nhớ của mô hình
Không đọc model, không chạy truy vấn, không có luật nào kiểm lại.
-
Câu trả lời nghe hợp lý
Nhưng không có bằng chứng để bạn kiểm.
Data Agentlàm việc thật với dữ liệu, theo quy trình, trong luật chơi
-
Câu hỏi của bạn
Cùng câu hỏi đó, bằng lời thường.
- 1
Có sách quy trình
9 skill và 8 lệnh
skills/ · commands//pbi-*chỉ agent cách khảo sát, mô hình hoá, viết DAX, thiết kế và kiểm trang, thay vì mỗi lần tự nghĩ một cách. - 2
Có tay
16 công cụ MCP để liệt kê báo cáo đang mở, đọc bảng và cột, chạy DAX, thêm measure và quan hệ, dựng trang từ mẫu, lưu tri thức dự án.
powerbi_agent/ · 16 tool - 3
Có kỷ luật
Chính sách ở server chỉ cho kết quả tổng hợp đi vào AI, chặn cột nhạy cảm và ghi sổ mọi truy vấn.
policy.py · audit/*.jsonlCổng kiểm ở mỗi bước; trang báo cáo do bạn nghiệm thu bằng mắt
-
Câu trả lời có bằng chứng
Con số tổng hợp, kèm dấu vết từng truy vấn trong sổ audit để bạn tra lại.
Bốn mục tiêu của giải pháp
Mỗi mục tiêu đi kèm một cách để bạn tự kiểm, không cần tin lời quảng cáo.
- 1
Ngày đầu tiên
Người mới làm được ngay
Bài đầu tiên chỉ cần file
samples/sales-demo.csvđi kèm repo, chưa cần Power BI Desktop. Con số đúng được ghi sẵn để bạn bắt lỗi agent.Cách kiểm: agent phải ra đúng 182 đơn và 20.350.000 VND.
- 2
Mỗi lần hỏi số
Dữ liệu thô ở lại engine
Chính sách aggregate-only bật mặc định: truy vấn kéo nguyên bảng bị chặn, cột trong danh sách nhạy cảm (PII) bị chặn, mọi truy vấn được ghi sổ. Chỉ con số tổng hợp đi vào ngữ cảnh của AI.
Cách kiểm: mở
audit/YYYY-MM.jsonltrong thư mục dự án ở trạm dữ liệu. - 3
Khi dựng báo cáo
Báo cáo dựng từ mẫu đã duyệt, không tự vẽ từ đầu
Agent nhân bản trang mẫu bạn đã duyệt rồi gắn dữ liệu mới (clone-and-rebind), sau đó kiểm cú pháp, mở lại Desktop, chụp ảnh và review.
Cách kiểm: validate 0 lỗi và có ảnh chụp trang trước khi nghiệm thu.
- 4
Khi đóng dự án
Tri thức tích luỹ theo dự án
Hồ sơ dự án, bài học và mẫu riêng lưu ở trạm của bạn (
workspace/hoặcADS_DATA), không lên GitHub. Repo công khai luôn sạch.Cách kiểm:
/pbi-recall <từ khoá>trả về đường dẫn tới dự án và bài học cũ.
Không xây lại thứ Microsoft đã làm
Microsoft đã có powerbi-modeling-mcp chính chủ để sửa model hàng loạt. Agent Data Studio chạy cạnh nó và lo phần còn trống.
Microsoft powerbi-modeling-mcp lo | Agent Data Studio lo |
|---|---|
| Tạo, sửa table, column, measure, relationship hàng loạt | Report layer (PBIR): tạo và sửa trang báo cáo, visual |
| Transaction, định dạng TMDL / PBIP | Chính sách an toàn dữ liệu ở server: aggregate-only, PII blocklist, audit log |
| Kiểm tra công thức DAX | Template kit: dựng trang từ mẫu đã duyệt, chưng cất trang đẹp thành mẫu |
| Không sửa trang báo cáo | Quy trình dữ liệu → báo cáo 9 khâu và tri thức tích luỹ theo dự án |
Hợp với ai — và chưa hợp với ai
Hợp với
- Analyst, BI developer làm Power BI hằng ngày, muốn AI làm phần lặp lại mà vẫn theo chuẩn.
- PM, quản lý muốn hỏi số nhanh bằng lời thường mà không phải mở dữ liệu thô.
- Giảng viên, học viên cần một quy trình chuẩn và bộ dữ liệu mẫu để thực hành.
- Team dùng nhiều AI cùng lúc (Claude, Codex, Antigravity) trên cùng một dự án, có luật một-người-ghi.
Chưa hợp nếu bạn
- Cần bảo mật cứng thay cho RLS: chính sách chỉ là lưới chống sơ ý, không thay quyền truy cập trên model.
- Chỉ có macOS: Power BI Desktop chỉ chạy trên Windows.
- Cần tự động hoá bookmark: bookmark được chủ ý để thao tác tay vì dễ làm vỡ báo cáo.
- Cần publish lên Fabric đã nghiệm thu: skill
pbi-publishđang ở trạng tháiunverified.
Con số đếm từ mã nguồn
Đếm tại phiên bản 0.7.1: @mcp.tool() trong powerbi_agent/, thư mục skills/, commands/, agents/, hosts/ và report-templates/.
/pbi-*pbi-knowledge-curator, pbi-render-reviewerkpim-business-light, 12 blockTác giả
Nguyễn Quang Đức
Chuyên gia Data Analytics, Founder COMPA, Co-founder KPIM, hơn 12 năm làm dữ liệu và là giảng viên. Agent Data Studio được xây với mục tiêu: người làm dữ liệu làm việc cùng AI, và đóng gói bên trong toàn bộ kinh nghiệm, kỹ năng sử dụng Power BI cùng kiến thức phân tích dữ liệu của tác giả.
Một số asset mẫu đi kèm repo — hồ sơ bốn bộ dữ liệu mẫu, kit trang kpim-business-light và workbook kế hoạch — do KPIM (kpim.vn) xây dựng và chia sẻ cho cộng đồng theo Giấy phép MIT. Cách ghi nguồn: NOTICE.md.
Trạng thái thẳng thắn & lộ trình
doctor.ps1 -Preflight kiểm máy ngay sau khi clone.
- Chưa đạt Definition of Done v1.0: một dự án mẫu chạy trọn 9 khâu, có audit log chứng minh không một dòng dữ liệu thô nào vào ngữ cảnh AI.
- Chưa nghiệm thu: Power BI Service, skill
pbi-publish, Python 3.14 với Power BI Desktop thật. - UAT gần nhất là v0.2.0 (lưu trữ); không chứng nhận bản hiện tại.
Bắt đầu từ một file CSV mẫu
Dán một yêu cầu vào ứng dụng AI bạn đang dùng. Agent hỏi trước khi cài thêm phần mềm, rồi làm bài mẫu cùng bạn.