当 Agent 学会了写代码，但谁在替它写报告

Agent 把数据算完了、代码写完了、图做完了——然后你发现，没人替你把结果发给你老板。

事情是从"人够了，但报告不够快"开始的

这一两年我一直在用 Agent 干活。写代码、做设计、修 bug，Agent 干得比我快多了。

OpenHands 帮我改过 PR，Codex 帮我写过脚本，MCP 生态里那些工具我翻了个遍。Agent 替我做的事越来越多，我自己的时间也越来越空。

但有个环节一直卡着——出报告。

Agent 算完销售数据，结论写了几段话，停在终端里。我得手工把那些数字贴进 Word，排好版，调字体，存成 PDF，再发给客户。一份报告加班做，效率低还容易出错。

后来上了 Python + ReportLab 直接生成 PDF。能自动化了，但 ReportLab 的学习门槛摆在那。每种报告都要单独写一套代码去调排版、处理数据、画表格画图表。团队里不是所有人都能上手，新人来了要花一周才能写出第一份能看的报告。

当时我就在想：能不能封装一层，把 ReportLab 的复杂度藏起来，让写报告变成写个配置文件？

PDF Report Generator 就是这么来的。

项目地址：https://github.com/xingxingzaixian/pdf-report-generator

文档地址：https://xingxingzaixian.github.io/pdf-report-site/

MIT 协议，随便用。

设计思路

核心想法很简单：你给我 JSON，我给你 PDF。

不需要学 ReportLab 怎么创建文档对象、怎么设置字体、怎么画表格边框。JSON 里写清楚要什么，剩下的框架搞定。

from pdf_generator import PDFReportGenerator

config = {
    "metadata": {"title": "销售月报"},
    "elements": [
        {"type": "text", "content": "月销售数据概览", "style": "title"},
        {"type": "table", "dataSource": "sales", "columns": ["产品", "销量", "金额"]},
        {"type": "chart", "chartType": "bar", "dataSource": "sales", "xAxis": "产品", "yAxis": "销量"}
    ]
}

generator = PDFReportGenerator(config_dict=config)
generator.add_data_source("sales", data_frame)
generator.save("sales_report.pdf")

这条代码放在 Agent 的 tool 列表里，它就是 Agent 的"报告技能"——Agent 跑完一套数据分析流程之后，调一行代码，PDF 就出来了。我们团队里的开发同学上手之后，从装包到生成第一份报告，快的 3 分钟。

数据源接得比较多

日常工作里数据来源五花八门，每个客户的系统也不一样。所以适配做了不少：

• CSV、Excel、JSON 文件直接读
• SQLite、PostgreSQL、MySQL 数据库直连
• HTTP API 拉取
• 代码里传 Pandas DataFrame
  

不管你数据在哪，进到系统里统一样处理，PDF 层不需要关心数据来源。

generator.add_data_source("sales", pd.DataFrame({
    "产品": ["产品A", "产品B", "产品C"],
    "销量": [150, 230, 180],
    "金额": [45000, 69000, 54000]
}))

元素系统

没做大而全的编辑器，只做了几个高频需要的元素：

• 文本。支持 Jinja2 模板变量，文本里可以动态引用数据
• 表格。自定义表头颜色、列宽，支持单元格合并
• 图表。基于 Matplotlib 生成，柱状图、折线图、饼图、散点图、面积图五种
• 图片。Logo、现场照片、截图
• 列表、分页符、空白间距——控制排版用的基础件

每个元素只做一件事。Agent 拆任务的时候，按 JSON 里的元素列表逐个处理就行——不用 Agent 自己操心排版细节。

自己用起来，才知道哪些功能不能省

项目最初只有基础功能：文字、表格、图片。后来自己用起来了，发现有些东西不能没有。

自动目录。 报告长到十几页的时候，没有目录翻起来太痛苦。于是加了自动收集标题、生成可点击目录的功能。

页眉页脚。 客户要求每页右下角有页码、左上角有公司名称。左中右三栏布局都安排上了。

封面页。 有些报告需要正式封面，不想每次单独再做一份。

页码格式。 阿拉伯数字、罗马数字、中文数字都支持——有的客户要求正文用阿拉伯数字，前言用罗马数字。

中文支持。 国内团队嘛，这是必须解决的问题。项目自动加载系统内中文字体，装上就能用。

Agent 的工作流，缺的就是这最后一步

现在 2026 年，Agent 的工具链已经非常丰富了：

• OpenHands / Codex —— 编程 Agent
• ComfyUI —— 图像生成工作流
• Crawl4AI —— LLM 数据管道
• MCP 生态（Smithery 上 3000+ server）—— Agent 的外部工具接口

Agent 能读数据、能分析、能画图、能写代码——但没法把结果变成一份可交付的 PDF。

报告生成是 Agent 工作流里最后一个没人填的坑。PDF Report Generator 想填的就是这个。

它对 Agent 工作流的衔接方式很直接：

Python 库直接调用

我们自己的后端服务就是这么接的。Flask 里处理请求，JSON 配置传进来，PDF 流直接返回给前端。

Web API 服务

有些团队后端不是 Python，或者想独立部署报告生成服务。基于 FastAPI 做了完整 API：

pip install pdf-report-generator[api]
pdf-report-api --host localhost --port 8080

curl -X POST http://localhost:8080/api/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"config": {"metadata": {"title": "报告"}, "elements": [{"type": "text", "content": "Hello"}]}}' \
  --output output.pdf

启动后自带 Swagger UI 和 ReDoc 文档，前后端联调挺省事的。

我自己的用法是：写好自己的 JSON 模板，定时任务跑，到点自动出报告——从数据采集到客户收到报告，全程无人值守。

说几句实话

这个项目是从团队真实需求里长出来的，不是为造轮子而造轮子。核心就一个想法：降低从数据到 PDF 的门槛。

现在还在持续迭代。图表样式目前依赖 Matplotlib 默认主题，后续打算让用户可以自定义图表配色和字体。如果你有兴趣，欢迎来提 Issue 和 PR。

如果你也在被报告生成这件事困扰，装一个跑跑 demo 试试——

pip install pdf-report-generator
# 要 API 功能
pip install pdf-report-generator[api]

一个人、一个 Agent、一条报告流水线。以前是我自己写代码、自己做图、自己出报告。后来变成 Agent 写代码、Agent 做图、我出报告。现在是 Agent 写代码、Agent 做图、Agent 也出报告。

PDF Report Generator 就是最后那步。

项目地址：https://github.com/xingxingzaixian/pdf-report-generator

能给个 Star 就更好了——每个 Star 对小团队都是实实在在的鼓励 ⭐

---

MIT 协议开源，放心使用。