AI 编程 · 数据笔记本 AI 助手 / 编程 Agent
Deepnote Agent
面向数据笔记本的AI编程助手Agent
Deepnote Agent 当前位于 Deepnote 的 AI 能力体系中，并与 Deepnote MCP、代码补全、代码编辑、SQL 生成、错误修复和数据可视化能力并列。
状态
verified
闭源/商业
价格
随 Pro / Team / Enterprise 套餐
闭源
形态
Web / Notebook
Web / Notebook
Agent
有 Agent 能力
IDE / Web
资料
B
核验 2026-08-22
选型结论
适合在数据笔记本里做分析与建模的人，Agent能生成并解释Python、SQL与R代码，连接MCP并修复报错。若你要的是仓库级通用编程Agent，它的取舍点在数据工作流而非工程全流程，需按场景判断。
定位
适合
成本口径
核心能力
笔记本内生成代码
在数据笔记本中直接生成并编辑Python、SQL与R代码，减少手动拼接。
连接MCP取数
通过Deepnote MCP接入外部数据与工具，让分析步骤在笔记本内连贯完成。
错误自动修复
识别运行报错并给出修复建议或直接改写代码，缩短调试环节的往返。
分析结果可视化
结合数据可视化能力，把查询与分析结果整理成便于阅读的图表输出。
典型使用场景
探索式数据分析
在笔记本里边问边写，快速生成查询与图表，适合做数据初探。
编写SQL查询
连接Snowflake或BigQuery生成并调整SQL，减少来回查文档。
报错排查
运行失败时由Agent解释原因并给出修改方案，保持分析流程继续。
上手步骤
- 1
打开笔记本
在Deepnote中新建或打开数据笔记本，确认运行环境与数据源可用。
- 2
描述分析目标
用自然语言说明要做的分析或查询，让Agent生成初版代码。
- 3
接入数据源
按需连接Snowflake或BigQuery，让生成的SQL直接对着真实表结构。
- 4
逐步校正
对生成结果逐段运行，遇到报错交给Agent修复并继续迭代。
价格与使用方式
价格口径
价格透明度
开源状态
访问方式
部署方式
支持平台
常见集成
常见语言
优点与局限
值得选的地方
- 在数据笔记本场景内完成生成、编辑与解释代码
- 支持Python、SQL与R，贴合分析型工作流
- 可连接Deepnote MCP与常见数仓取数
先想清楚的地方
- 偏重数据笔记本，不适合仓库级工程改造
- 闭源产品，无法自行部署或修改实现
- 能力随套餐提供，需以官网价格页为准
适合谁用
更适合
- 数据分析师做探索分析
- 数据科学家的笔记本建模
- 需要SQL取数的分析流程
不太适合
- 通用仓库级编程任务
- 需要自建部署的团队
同类对比
4 个同类| 产品 | 形态 | 价格口径 | 开源 | 地区 |
|---|---|---|---|---|
| Deepnote Agent Deepnote · 本页 | Web / Notebook | 随 Pro / Team / Enterprise 套餐 | 否 | 海外 |
| Hex AI Hex | Web / Notebook | 随付费套餐和使用额度 | 否 | 海外 |
| Claude Code Anthropic | CLI | 随 Anthropic / Claude 计费 | 否 | 海外 |
| GitHub Copilot coding agent GitHub | GitHub / IDE | 随 GitHub Copilot 套餐 | 否 | 海外 |
| Cursor Anysphere | 桌面 IDE | Hobby 免费；Pro $20/月；Pro+ $60/月；Ultra $200/月；Teams $40/用户/月 | 否 | 海外 |
按产品类型、形态和地区挑出最接近的同类，价格口径以各自详情页为准。
常见问题
4 条Deepnote Agent适合哪些人使用？
适合在数据笔记本里做分析与建模的人，例如数据分析师和数据科学团队，用来生成查询、编辑代码与排查报错。
Agent支持哪些编程语言？
支持Python、SQL与R，可在笔记本中生成、编辑和解释代码，并针对运行报错给出修复。
Agent能连接哪些数据源？
可通过Deepnote MCP接入外部工具与数据，集成对象包括Snowflake与BigQuery，便于直接对真实表写查询。
Agent的收费方式是怎样的？
随Pro、Team与Enterprise套餐提供，具体价格与额度以官网价格页为准。
网站入口
4 个使用提醒
它更偏数据 notebook 场景，不适合和通用仓库级编程 Agent 直接横比。