---
title: "FAQ Analytics Agent"
id: "1334"
type: "page"
slug: "faq"
published_at: "2026-08-15T23:29:20+00:00"
modified_at: "2026-08-16T13:13:02+00:00"
url: "https://pastukhov.com/agents/analytics/faq"
markdown_url: "https://pastukhov.com/agents/analytics/faq.md"
excerpt: "Grafana сфокусирована на observability — мониторинге метрик систем. Analytics Agent — про интерактивную визуальную аналитику:…"
---

# FAQ Analytics Agent

[https://pastukhov.com/agents/analytics/faq.md](https://pastukhov.com/agents/analytics/faq.md)

## Чем Analytics Agent отличается от Grafana?

Grafana сфокусирована на observability — мониторинге метрик систем. Analytics Agent — про интерактивную визуальную аналитику: глубокое погружение в данные, а не только панели индикаторов. Отчёты правятся ИИ обычным языком, внутрь встраиваются Jupyter Notebooks, документы — это JSON-файлы под Git, а источников достаточно трёх строк подключения. Продукт создан аналитиком с более чем 25-летним опытом работы с данными.

## Как ИИ добавляет отчёты и графики?

Рядом с любым блоком или ошибкой есть кнопка ИИ: опишите словами, что нужно («добавь график продаж по неделям», «сделай таблицу топ-10 клиентов»), выберите окружение — откроется чат агента. Агент редактирует JSON отчёта напрямую, file watcher подхватывает изменение, и график появляется на экране мгновенно.

## Какие базы данных поддерживаются?

SQLite, PostgreSQL и ClickHouse как полноценные источники с автоопределением схемы. Плюс Lakehouse: запросы к Parquet- и SQLite-файлам прямо из файлового браузера, без настройки источников.

## Нужно ли уметь программировать?

Для чтения отчётов — нет. SQL полезен для своих запросов, но ИИ напишет запрос за вас по словесному описанию. Для сложной аналитики — Jupyter Notebook с Python прямо в отчёте (pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn уже в комплекте).

## Что нужно для запуска?

Docker-хост: один контейнер, volume для данных, логин и SHA-256-хэш пароля в переменных окружения. ИИ-функции включаются указанием URL и API-ключа Pastukhov Agent.

## Можно ли использовать без Pastukhov Agent?

Да: отчёты, графики, таблицы, источники данных, проверки, Jupyter и Lakehouse работают самостоятельно. Интеграция добавляет ИИ-кнопки — добавление и исправление блоков обычным языком.

## Где хранятся отчёты?

В виде JSON-файлов в volume `/data/documents` — можно версионировать в Git, редактировать руками, переносить копированием. Изменения подхватываются мгновенно без перезагрузки.