还有人厌倦了为了给AI代理准备数据而把各种工具拼凑在一起吗？

我在构建代理时经常遇到这个问题。代理逻辑通常是最简单的部分。然后你会遇到现实世界的数据，如PDF、电子邮件、电子表格、扫描文档等，突然间你需要把OCR、解析器、LLM调用、正则表达式、模式验证和各种API拼凑在一起，只是为了获得可用的输入。我一直在尝试一种更简单的方法：原始文件 → 描述你想做什么 + 输出应该是什么样子 → 获得干净/结构化/经过验证的数据 → 交给代理。我不认为每个构建代理的人都应该成为数据工程师。对于大多数代理工作流，数据处理通常可以分为几类：清理/准备、分块、生成标签/标注、生成问答对。我的目标很简单：上传原始数据，选择任务，用日常英语解释你希望如何处理以及希望返回什么，然后它为你完成那些繁琐的数据管道工作。例如：电子邮件 + PDF → 提取客户/订单信息 → 验证 → 干净JSON → 代理。基本上，描述最终结果，而不是自己构建整个管道。有人也在处理这个问题吗？你们现在是怎么处理的？如果有人感兴趣，我很乐意让你免费试用。