有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Kasal Agentic Builder App (legacy）|人工智能代理数据集|自动化工作流数据集
收藏Databricks2025-06-12 收录
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https://marketplace.databricks.com/details/a3f3ad41-db23-4df5-9111-3c3a7d5f9002/Databricks_Kasal-Agentic-Builder-App-(legacy）
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链接失效反馈资源简介：
**Use Case Examples**
💰 Intelligent Sales Pipeline: Deploy a lead enrichment agent to gather prospect data, a scoring agent to qualify leads, and an outreach agent to craft personalized emails — automatically turning raw leads into qualified opportunities.
**Key Features**
- 🎨 Visual Workflow Designer - Drag-and-drop canvas for building sophisticated AI agent workflows
- 🤖 Intelligent Agent Teams - Create specialized agents that collaborate autonomously to solve complex tasks
- 📚 Agent Catalog - Browse and reuse pre-built agents with proven roles and capabilities
- 📋 Task Catalog - Access a library of optimized task templates for common workflows
- 👥 Crew Catalog - Deploy tested agent team configurations for specific use cases
- ⚡ Real-time Execution - Monitor live workflow progress with detailed performance insights
- 🔧 70+ Built-in Tools - Extensive toolkit including Databricks Genie, web scrapers, and data connectors
- 🔌 MCP Integration - Connect to thousands of tools via Model Context Protocol (MCP) servers and Databricks MCP ecosystem
- 🚀 REST API Layer - Execute your created agents and workflows programmatically via secure API endpoints
- 🔒 Enterprise Security - Multi-tenant architecture with role-based access control and OAuth integration
- 🗓️ Automated Scheduling - Set up recurring workflows with intelligent error handling and retry logic
- 🔗 Multi-LLM Support - Seamlessly integrate with various LLM models be it fine tune models or frontier models.
提供机构：
Databricks
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录
Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
github 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
NIST Thermochemical Database
NIST Thermochemical Database（NIST热化学数据库）是一个包含大量热化学数据的数据集，涵盖了各种化学物质的热力学性质，如焓、熵、自由能等。该数据库由美国国家标准与技术研究院（NIST）维护，旨在为科学研究和工业应用提供准确的热化学数据。
webbook.nist.gov 收录
Plant-Diseases
Dataset for Plant Diseases containg variours Plant Disease
kaggle 收录