Перейти к основному содержанию
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

КомпонентРольПодробнее
ClickHouseАналитический движок, к которому обращается агентНачало работы с ClickHouse
MCP-сервер ClickHouseОткрытый стандарт, который предоставляет агенту доступ к ClickHouse в виде инструментовMCP-сервер
LibreChatЧат-интерфейс и агентный фронтенд, с которыми взаимодействуют пользователиLibreChat
LangfuseОбсервабилити для каждого промпта, вызова инструмента и ответаLangfuse

​
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. Другие возможности ИИ с открытым исходным кодом в ClickHouse:
Последнее изменение 25 июня 2026 г.