Runcell：让你的 Jupyter Notebook 变身为数据科学协作助手的 AI 代理

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Matt Popovic

Updated on 2025/7/23

如果你大部分时间都在使用 Jupyter notebooks，你可能已经尝试过代码生成工具，比如 GitHub Copilot 或 cursor。它们在自动补全方面表现出色，但仅止步于“文本”层面：你还得自己粘贴片段、运行、调试错误、跟踪变量。Runcell 跨出了一步，它将一个完全自主的代理 嵌入 到 Jupyter 中，让代码生成、执行和迭代在一个连续的循环中完成。

什么是 Runcell？

Runcell 是一个 JupyterLab 扩展和 Python 包（pip install runcell），它能将 AI 代理直接插入你的 notebook 工具栏（[Reddit][1]）。不同于附加在 IDE 上的聊天窗口，代理可以 读取 notebook 的实时状态——单元格、变量、图表，甚至中间形成的 DataFrame，并在决策下一步时利用这些上下文信息。

其官网将功能分为四个模式：runcell.dev (opens in a new tab):

由于代理可以_调用_ Jupyter 的操作（添加单元格、运行单元格、重启内核等），它感觉不像普通的自动补全，更像是与一个可以动手操作的初级开发者配合。

为什么上下文如此重要？

传统助手生成的代码是孤立的。如果片段中引用了当前内核不存在的变量，就会出现 NameError，你不得不手动解释上下文。而 Runcell 在生成代码之前会检查 globals()，因此它已经知道 df_sales 是一个 100 MB 的 pandas DataFrame，且你在前面两个单元格导入了 matplotlib。r/Jupyter 上的早期用户表示，这种上下文感知让工具 完成 某个任务变得可能，而不是只给出半成品的框架（[Reddit][1]）。

支持 notebook 感知的 agent 是更大趋势的一部分。Jupyter 社区的 Notebook Intelligence（NBI） 项目最近展示了工具调用如何在 Lab 4 中解锁多步骤的代理（[Jupyter Blog][3]），而官方的 Jupyter AI 插件在 2023 年也发布了支持 LLM 的魔法命令（[Jupyter Blog][4]）。Runcell 依托这些思想打包成了一个倾向于为数据科学家提供“即用即走”体验的方案。

常见工作流程

1. 安装

   pip install runcell
   jupyter labextension enable runcell  # Lab 4 会自动检测扩展

2. 打开任意 notebook，点击 Runcell 图标打开聊天侧栏。

3. 描述你的目标：

   “加载 sales.csv，按区域计算同比增长，并绘制 seaborn 热图。”

4. 观察代理：

   • 创建新代码单元格。
   • 按正确顺序执行。
   • 遇到导入错误，则安装 seaborn 并重试。
   • 插入一个 Markdown 单元解释分析内容。

你可以随时介入——编辑单元格、固定变量——代理会根据你的更改重新规划。

Runcell 的亮点

• 探索性分析：自动化模板（导入、数据清洗），让你专注于假设验证。
• 重复性 notebook：每月报告 notebook 只差日期范围，让代理自动更新参数并重新执行。
• 教学与演示：交互式学习模式将抽象的解释（如“K‑均值 vs. DBSCAN”）转化为可实时调整的示例（runcell.dev (opens in a new tab)）。

局限与注意事项

• 模型成本与隐私 — Runcell 目前依赖云端的 LLM，较大的 DataFrame 可能会在离开本地前被总结，但请注意遵守合规规则。
• 自主性不是魔法 — “YOLO” 模式可能会消耗 API 令牌，特别在请求模糊时。建议使用明确范围的提示。
• Jupyter ≠ 仅支持 Python — 多语言（R、Julia） notebook 正在开发中，但目前还处于试验阶段。

核心要点

Runcell 让 AI 辅助从“花哨的自动补全”迈向 完整的 notebook 自动化。通过将 notebook 视作一个活的工作空间——代码、数据、输出——而非仅仅是文本缓冲区，它缩短了“告诉计算机你想要什么”和“让它完成”的距离。

如果你准备好让代理来处理繁琐的任务，而自己专注于洞察生成，那么只需在下一份 notebook 中输入：

pip install runcell

然后便可以轻松呼吸一口，让自己专注于更核心的工作了。