---
title: "Начало работы"
id: "1710"
type: "page"
slug: "getting-started"
published_at: "2026-09-04T10:19:34+00:00"
modified_at: "2026-09-05T01:25:59+00:00"
url: "https://pastukhov.com/agents/data/docs/getting-started"
markdown_url: "https://pastukhov.com/agents/data/docs/getting-started.md"
excerpt: "Data Agent — это ИИ-агент для сбора и подготовки данных. Вы описываете в чате, какие…"
---

# Начало работы

[https://pastukhov.com/agents/data/docs/getting-started.md](https://pastukhov.com/agents/data/docs/getting-started.md)

Data Agent — это ИИ-агент для сбора и подготовки данных. Вы описываете в чате, какие данные нужны, — агент сам пишет и поддерживает Python-скрипты, запускает их вручную или по расписанию, а результаты складывает в хранилище Lakehouse. Data Agent служит источником данных для [Analytics Agent](/agents/analytics)
: всё, что он собрал и подготовил, Analytics Agent показывает в отчётах и графиках. ETL — сбор, подготовка и загрузка данных — полностью выполняется агентами: в интерфейсе нет ни ручного ввода данных, ни правки скриптов.

## Для кого это

Для владельцев бизнеса и команд, которым нужны регулярные данные: цены конкурентов, статистика заказов, выгрузки из API внешних сервисов. Раньше для этого приходилось нанимать разработчика или разбираться в выгрузках самому. Здесь достаточно объяснить агенту, что нужно, — он напишет код, настроит расписание и будет поддерживать выгрузку в рабочем состоянии.

## Системные требования

Нужен только Linux-сервер с Docker. Окружение Python со всеми библиотеками для работы с данными встроено в образ — отдельно устанавливать ничего не придётся. Подробная установка — на странице [Установка Data Agent](/agents/data/install)
.

## Первый вход — саморегистрация

Логин и пароль не задаются заранее: при первом запуске приложение открыто для регистрации, и **первый созданный аккаунт становится администратором**. После этого регистрация закрывается. Вход работает по токену сессии (90 дней), пароли хранятся в виде хэшей — их невозможно прочитать из базы.

## Разделы интерфейса

- **Главный экран** — обзор: запуски за сегодня и состояние экземпляра, быстрые переходы в нужные разделы;
- **Чаты** — общение с агентом: здесь вы просите собрать данные и править выгрузки обычным языком. Раздел появляется, когда заданы `AGENT_API_URL` и `AGENT_API_KEY` (адрес и ключ вашего агента);
- **Скрипты** — дерево папок и файлов, которые написал агент: у каждой папки есть описание, у каждого файла — страница с кодом;
- **Запуски** — история всех запусков с живым выводом и журналами;
- **Планировщик** — расписание запусков: агент управляет им по вашим просьбам, здесь видно, что и когда запускается, и есть кнопка «Запустить сейчас»;
- **Lakehouse** — хранилище собранных данных, разложенных по проектам и источникам: Parquet, базы, описания, журналы;
- **Источники данных** — реестр источников, к которым можно обращаться с запросами: они появляются автоматически;
- **Аналитика** — обзор работы агента: токены, стоимость, нагрузка по часам и дням;
- **Настройки** — тема, язык, размер шрифта, интерпретатор Python для запусков;
- **Мобильный** — мобильное веб-приложение для iOS и Android: те же возможности на телефоне.

Тёмная тема включена по умолчанию, язык интерфейса — русский (в настройках каждый пользователь выбирает своё).

## Первый скрипт за пять минут

1. Опишите агенту в чате, какие данные нужны и откуда их брать (например: «Каждый день собирай цены конкурентов из каталога»).
2. Агент создаст папку источника в папке скриптов: скрипт выгрузки `extract.py`, скрипт сборки базы `load.py` и файл с описанием.
3. Попросите запустить — данные появятся в Lakehouse, а источник станет доступен автоматически.
4. Попросите поставить расписание — дальше данные будут обновляться сами.
5. Подключите источник в [Analytics Agent](/agents/analytics/docs) — и стройте отчёты и графики на свежих данных.

## Дальше по документации

- [Чат с агентом](/agents/data/docs/chat) — как просить о задачах, модели и очередь сообщений;
- [Скрипты](/agents/data/docs/scripts) — как устроена папка скриптов и что в ней лежит;
- [Запуски](/agents/data/docs/runs) — выполнение скриптов вручную и по расписанию;
- [Планировщик](/agents/data/docs/scheduler) — расписание запусков и его правила;
- [Lakehouse](/agents/data/docs/lakehouse) — хранилище данных: что и где лежит;
- [Источники данных](/agents/data/docs/sources) — как данные становятся готовыми к запросам;
- [Данные для Analytics Agent](/agents/data/docs/for-analytics) — связка «собрал → подготовил → показал»;
- [Аналитика агента](/agents/data/docs/analytics) — токены, стоимость, нагрузка;
- [Интеграция с Pastukhov Agent](/agents/data/docs/agent) — как устроена связка с центральным агентом.

[← Оглавление документации](/agents/data/docs)