Data Agent是基于数云麒麟BI推出的AI数据分析师智能体, 采用Multi-Agent架构，通过拆解数据分析流程，提炼出数据看板、数据查询、数据洞察等关键环节，依托“大模型+自研语义解析小模型”研发相关智能模块，以算法驱动模块间的协作,助力数据需求者系统梳理、推演业务数据，将复杂信息转化为清晰洞见，为企业的高质量决策和可持续竞争优势提供支撑。

核心功能

三大AI智能模块，全方位响应数据需求

Data Pulse（知察）

——AI智能监控与精准推荐，知你所想

Data Pulse（知察）可持续监查数据字段、分布与异常变化，自动返回指标异动、数据异常等监控结果，帮助企业时刻掌握数据状态。

同时，你也可以将常用数据看板“钉”在首页，Data Pulse会基于数云自研的AI语义解析小模型、指标层，结合当前正在执行的自动化任务，为你精准推送相关的数据内容，实现“知你所想”。

Data Query（问数）

——AI自然语言交互探索，答你所问

选定数据集后，Data Query可通过自然语言对话完成多维度聚合、时间过滤等复杂查询。若问题模糊，Data Query会主动反问并提供候选指标，以保障问题理解的准确性。

若查询结果适合可视化呈现，Data Query会自动推荐合适的图表类型，且支持将生成的图表保存至报表。

此外，Data Query还具备口径解析功能。例如，当用户询问“销售额是什么”，AI会详细解释该指标在企业内的标准定义、计算逻辑与字段来源。

Deep Insights（洞察）

——匹配业务场景的AI智能分析报告，懂你所需

内置数云沉淀多年的行业数据分析场景知识库，可以集成企业知识、数据库和行业动态，结合上下文理解业务需求，开展全面深入的指标拆解、自动识别指标和维度的关联性及权重占比，进而智能匹配最优分析框架。

核心优势

技术筑基，让智能分析更安全更高效

1、深度集成于数云麒麟BI，数据质量与权限有保障

如何让业务快速看到成效、实现速赢，是企业IT部门在内部落地AI项目的重要考量。但数据工作极具严谨性，需要经历完整的数据准备、业务语义配置等过程，追求速效和速赢，必须警惕“数据暗礁”。对此，Data Agent 的解题思路是：

无缝集成于成熟的数据产品——数云麒麟 BI中，无需复杂的前置配置、即可投入使用：

一方面，Data Agent 直接复用数云麒麟 BI 的底层数据准备能力，提升了初始数据在一致性、完整性和准确性上的可靠度；另一方面，Data Agent基于数云麒麟 BI的语义层构建，高度集成了其既有的权限管控体系与固化的表间关联关系，能从根源上保障数据权限的可控性及查询逻辑的准确性。

此外，由于Data Agent与报表、仪表盘等应用层模块共享同一数据底座，因此在实际使用中功能一体性的表现更佳，后续迭代路径也更清晰。

2、Text2DSL + Multi-Agent 架构，结合麒麟BI语义层，大模型驱动的智能数据分析更安全可靠

Data Agent 并非直接让大模型生成 SQL，而是采用 Text2DSL 技术路径：

• 大模型负责语义理解：用户提出自然语言问题后，大模型（LLM）首先进行意图识别、上下文解析、歧义消解，将用户需求抽象成语义层可理解的 DSL 指令。
• 语义层负责安全执行：这些 DSL 指令会在麒麟BI语义层中进一步解析、校验和落地，避免大模型直接接触底层真实数据表结构，从源头杜绝数据泄露风险。

通过这种大模型+语义层的分工，Data Agent 既能发挥大模型在自然语言理解上的优势，又能确保生成的结果在企业数据治理体系下安全可控。最终，大模型提供智能理解 → 语义层保证安全和专业执行 → 生成可运行的物理 SQL，实现智能与安全的统一。

同时，Data Agent采用数云自研的Multi-Agent框架，内置动态路由决策、自动重试机制和长短期记忆能力等，形成“感知-规划-执行-反思”的AI闭环决策链路。其能遵循自洽性原理发挥Agent决策的自主性、提升决策效率和质量，尤其适用于复杂的现实业务场景。

3、内置系统化结构化知识资产体系，洞察分析兼具业务深度与执行价值

Data Agent内置的知识资产体系包含五大类：依托数云十多年消费者运营项目和服务经验所沉淀的思维框架、行业 Know-how、分析模式，以及由企业自行输入的业务术语、黑话/行话表达等。

数云内置知识帮助 Data Agent 建立扎实的认知结构与专业分析能力，使其懂业务、能推理、会主动决策和规划分析路径，而不是仅依赖预设规则或单轮提示词生成内容；

企业自有知识则着重提高Data Agent的上下文感知能力，让其能理解用户在真实业务语境中的非标准表达，实现自然交互下准确的意图识别和靠谱的语义转换。

完整的知识资产体系让Data Agent 不再是一个“被动响应查询”的系统，而是一个具备推理能力、上下文理解能力、策略建议能力和企业语义感知能力的智能分析中枢，可以跨越数据表结构、系统边界和部门语言差异，统一输出结构清晰、策略可行、语义一致的分析洞察与业务建议。

4、高度集成客户洞察4.0标准报表，项目落地高效、精准、稳定

数云麒麟BI的客户洞察4.0标准报表是一个已完成预处理的数据集，包含了会员注册绑定、等级、积分以及订单、商品等100多个指标和维度，可覆盖零售行业多数通用报表需求，它就像一道“预制菜”：企业无需从0开发，简单配置即可启用，还支持自定义报表拓展。

这种“标准化底座 + 模块化拓展”的架构，一方面大幅提升了Data Agent落地时的项目复用性，显著缩短交付周期。另一方面，由其沉淀的一整套标准化落地流程，也让Data Agent在面临企业的定制需求，有了可依托的成熟经验，能按标准化流程接入定制逻辑，通过分阶段验收验证每一步拓展的准确率，确保新增功能与原有体系无缝衔接，从而确保项目高效、精准、平稳交付。

应用场景

对话式交互驱动业务闭环，赋能业务决策