Agentic Data Stack

Агентная аналитика на ClickHouse: полностью управляемая в ClickHouse Cloud или в виде самоуправляемого стека с открытым исходным кодом на базе ClickHouse, MCP-сервера, LibreChat и Langfuse.

Самый простой способ запустить агентную аналитику на ClickHouse — ClickHouse Agents в ClickHouse Cloud: полностью управляемый сервис, без необходимости разворачивать инфраструктуру. Пользователи задают вопросы на естественном языке, а ИИ-агент отвечает на них, отправляя запросы напрямую к базе данных.

Для самостоятельного размещения Agentic Data Stack — это модульный стек с открытым исходным кодом. Вы сами запускаете его, подключаете собственные модели и храните чат и данные в своей среде. Он построен на основе ClickHouse, MCP-сервера ClickHouse, LibreChat и Langfuse.

​

Что такое агентная аналитика?

В агентной аналитике модель подкрепляет свои ответы, выполняя запросы к вашим данным. Получив вопрос, агент анализирует доступные базы данных и таблицы, решает, какие запросы нужно выполнить, выполняет их в ClickHouse и формирует ответ на основе результатов. Он может уточнить запрос, выполнить дополнительный или связать несколько шагов в цепочку. Если запрос завершается ошибкой или возвращает неожиданный результат, агент корректирует свои действия и пробует снова, а не останавливается.

​

Что вы можете делать

• Задавать вопросы на естественном языке и получать ответы на основе собственных данных.
• Создавать агентов без написания кода, задавая агенту инструкции и инструменты, а затем используя его повторно.
• Делиться агентами и диалогами в виде ссылок только для чтения, чтобы другие могли отследить запросы, лежащие в основе ответа.
• Создавать интерактивные графики и визуализации по результатам запросов прямо в диалоге.
• Оценивать и улучшать ответы, оценивая их в Langfuse с помощью ручной проверки или LLM-судьи и дорабатывая свои промпты и агентов.

​

Как устроен стек

Пользователь задает вопрос в LibreChat. Модель планирует ответ и через MCP-сервер вызывает инструменты, чтобы изучать данные и выполнять запросы к ClickHouse. Результаты возвращаются обратно, и агент формирует ответ. Langfuse, построенный на OpenTelemetry, фиксирует весь ход выполнения — от промпта до вызова инструмента и ответа, позволяет автоматически или с участием человека оценивать результаты, а также отслеживает качество, стоимость и задержку.

MCP-сервер ClickHouse построен на основе Model Context Protocol — открытого стандарта, поэтому он работает с любым клиентом или агентным фреймворком с поддержкой MCP, а не только с LibreChat. См. руководства по MCP для клиентов и агентных библиотек.

​

Компоненты

Компонент	Роль	Подробнее
ClickHouse	Аналитический движок, к которому обращается агент	Начало работы с ClickHouse
MCP-сервер ClickHouse	Открытый стандарт, который предоставляет агенту доступ к ClickHouse в виде инструментов	MCP-сервер
LibreChat	Чат-интерфейс и агентный фронтенд, с которыми взаимодействуют пользователи	LibreChat
Langfuse	Обсервабилити для каждого промпта, вызова инструмента и ответа	Langfuse

​

Начало работы

Есть два способа запустить агентную аналитику на ClickHouse:

• Управляемый (ClickHouse Cloud): самый быстрый вариант, без настройки. ClickHouse Agents предоставляет хостируемые чат и агентов для работы с вашими данными. Отдельные компоненты также доступны как управляемые сервисы: Remote MCP server и Langfuse Cloud.
• Самоуправляемый (с открытым исходным кодом): запустите весь стек самостоятельно с помощью Docker Compose, подключив собственные модели и оставив данные в своей среде.

Чтобы опробовать стек на общедоступных датасетах без установки, используйте AgentHouse — хостируемую демоверсию.

​

См. также

Другие возможности ИИ с открытым исходным кодом в ClickHouse:

• Генерация SQL с помощью ИИ: преобразование запросов на естественном языке в SQL в ClickHouse Client и clickhouse-local
• Векторный поиск с QBit: векторный поиск с настраиваемыми во время выполнения параметрами