“數(shù)據(jù)智能從“輔助工具”邁向“決策主體”的層級(jí)進(jìn)化之路。

某國(guó)際化大型企業(yè)，每月一次的經(jīng)營(yíng)分析會(huì)，曾經(jīng)就像是打仗一樣。為了準(zhǔn)備會(huì)議的報(bào)表和匯報(bào)PPT，業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)需提前20天進(jìn)入備戰(zhàn)狀態(tài)：分析師加班取數(shù)問(wèn)數(shù)，處理Excel表格，各部門(mén)反復(fù)核對(duì)數(shù)據(jù)口徑，最后還少不了一頓爭(zhēng)吵。

而如今，這項(xiàng)工作被極速壓縮到了一天。

從20天到1天的驚人變化，背后是開(kāi)普云掀起的一場(chǎng)關(guān)于Data Agent的變革。

當(dāng)多數(shù)企業(yè)仍陷入為“馬車裝發(fā)動(dòng)機(jī)”的思維困境之時(shí)，開(kāi)普云——這家“老牌”技術(shù)公司，選擇了一條更根本、也更艱難的路——不是給舊馬車裝上發(fā)動(dòng)機(jī)，而是重新設(shè)計(jì)一輛智能汽車。

四個(gè)時(shí)代與五個(gè)層級(jí)：開(kāi)普云的歷史坐標(biāo)

我們正站在一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。AI競(jìng)爭(zhēng)的核心，已從模型能力轉(zhuǎn)向了價(jià)值創(chuàng)造。而擁有規(guī)劃、編排、執(zhí)行以及記憶能力的智能體，正成為AI落地產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵橋梁。

OpenAI創(chuàng)始人Sam Altman表示：“我們相信，在2025年，我們可能會(huì)看到第一批Agent‘加入勞動(dòng)力市場(chǎng)’，并實(shí)質(zhì)性地改變公司的產(chǎn)出。”比爾·蓋茨則斷言：“智能體會(huì)改變每個(gè)人與計(jì)算機(jī)交互的方式?！?/p>

作為在信息產(chǎn)業(yè)深耕20多年的行業(yè)老兵，開(kāi)普云在智能體時(shí)代到來(lái)時(shí)，展現(xiàn)出巨大的自我革命勇氣。

要理解開(kāi)普云的選擇，必須回到歷史的坐標(biāo)系中。在數(shù)據(jù)智能20年的發(fā)展中，開(kāi)普云見(jiàn)證并參與了行業(yè)的完整演進(jìn)過(guò)程，形成了獨(dú)特而寬廣的視角。在開(kāi)普云看來(lái)，數(shù)據(jù)智能的發(fā)展可以分為四個(gè)發(fā)展階段：

以Excel為主要工具的手工報(bào)表時(shí)代（即使是今年很多企業(yè)仍以Excel為主）；大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)的時(shí)代（2015年國(guó)家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施）；敏捷BI時(shí)代（從IT主導(dǎo)向業(yè)務(wù)主導(dǎo)轉(zhuǎn)變）；AI驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析時(shí)代（2023大模型劃時(shí)代突破為標(biāo)志）。

但開(kāi)普云的視野并未止步于此。“我認(rèn)為AI驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)分析共分為五個(gè)技術(shù)層級(jí)?！?開(kāi)普云副總裁、AI事業(yè)部總經(jīng)理倪金松，提出了更具前瞻性的技術(shù)世界觀。

在倪金松的“AI世界觀”中，L4階段正是Data Agent與傳統(tǒng)BI深度結(jié)合的臨界點(diǎn)——數(shù)據(jù)智能開(kāi)始從“功能輔助”進(jìn)入“主體性覺(jué)醒”的新階段。

開(kāi)普云目前恰好正處于L4階段，并積極向L5演進(jìn)。這一歷史縱深感與技術(shù)前瞻性，構(gòu)成了開(kāi)普云選擇一條更艱難、也更根本的“重構(gòu)之路”的坐標(biāo)點(diǎn)。

為什么大多數(shù)Data Agent項(xiàng)目都失敗了？

現(xiàn)在，做一個(gè)Agent有多容易？一個(gè)資深開(kāi)發(fā)者告訴數(shù)據(jù)猿，用開(kāi)源框架一天就能搭一個(gè)產(chǎn)品出來(lái)。似乎技術(shù)門(mén)檻并不高，但是落地情況極不理想。

市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Forrester在2024年的調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，雖然78%的企業(yè)正在探索或部署AI Agent項(xiàng)目，但只有22%達(dá)到了預(yù)期的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

失敗的根源在哪？主要來(lái)自以下幾個(gè)方面：

外掛式Agent：為馬車裝發(fā)動(dòng)機(jī)

很多企業(yè)在用“工具思維”擁抱Agent：在原有的產(chǎn)品框架上“外掛”一個(gè)智能問(wèn)答模塊，美其名曰實(shí)現(xiàn)了交互方式從“拖拉拽”到“自然對(duì)話”的進(jìn)化。但這種“外掛式Agent”，無(wú)法觸及業(yè)務(wù)的核心痛點(diǎn)：系統(tǒng)割裂、數(shù)據(jù)孤島以及業(yè)務(wù)語(yǔ)義隔閡等。這種模式，短期或許能起到局部提效的作用，長(zhǎng)期卻無(wú)法形成真正的智能閉環(huán)。

從業(yè)務(wù)流程到Agent化的“雙重鴻溝”

實(shí)際上，在企業(yè)中，大量人力仍被困在大量流程化、重復(fù)執(zhí)行的任務(wù)中，比如：填寫(xiě)表格、訪問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)、業(yè)務(wù)審批……這本是Agent最能大展身手的領(lǐng)域，然而現(xiàn)實(shí)卻是——許多公司不知道如何將這些流程進(jìn)行Agent化。從業(yè)務(wù)流程到Agent化中間，存在工程化鴻溝。

更棘手的是，工具有時(shí)候聽(tīng)不懂行業(yè)“暗語(yǔ)”，難以融入工作流程，這種現(xiàn)象被稱為“語(yǔ)義鴻溝”，這也是Agent落地的一大阻礙。

Agent技術(shù)的自身挑戰(zhàn)

很多人對(duì)于Agent有著過(guò)高的技術(shù)樂(lè)觀，仿佛Agent是一個(gè)開(kāi)箱即用的萬(wàn)能工具。但實(shí)際上即使不考慮業(yè)務(wù)的問(wèn)題，Agent本身也面臨多項(xiàng)技術(shù)挑戰(zhàn)。

幻覺(jué)問(wèn)題、黑箱決策、系統(tǒng)融合難題……就連被寄予厚望的多Agent協(xié)作，目前效率仍不盡如人意。AI領(lǐng)軍人物吳恩達(dá)曾感慨：“讓兩個(gè)Agent正常協(xié)作，猶如實(shí)現(xiàn)雙重奇跡?！?/p>

這些問(wèn)題共同指向了同一個(gè)原因：企業(yè)只是做了一個(gè)智能工具，而不是真正的Data Agent系統(tǒng)。很多企業(yè)在做的事，本質(zhì)是在為功能機(jī)裝安卓系統(tǒng)：沒(méi)有選擇去掉物理按鍵，重新開(kāi)發(fā)一套適配于智能時(shí)代的iOS系統(tǒng)，從底層來(lái)一次徹底的重構(gòu)。

重構(gòu)之路——長(zhǎng)在智能體平臺(tái)上的數(shù)據(jù)智能體

在行業(yè)普遍陷入迷茫之際，開(kāi)普云沒(méi)有選擇打補(bǔ)丁的方式，而是發(fā)起了一場(chǎng)由內(nèi)而外的系統(tǒng)性重構(gòu)。因?yàn)檎嬲闹悄?，無(wú)法建立在舊架構(gòu)之上。

產(chǎn)品哲學(xué)：能夠自主進(jìn)化的智能系統(tǒng)

倪金松將Data Agent定義為“數(shù)據(jù)+算法+領(lǐng)域知識(shí)+行動(dòng)能力”的融合體，能將數(shù)據(jù)資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為自主進(jìn)化的智能決策閉環(huán)。

定義就決定了，開(kāi)普云不會(huì)局限于單點(diǎn)技術(shù)的突破，更不會(huì)滿足于用AI“優(yōu)化”舊流程，而是將Data Agent視為一個(gè)開(kāi)放的、持續(xù)進(jìn)化的“智能系統(tǒng)框架”，用于深度塑造企業(yè)數(shù)據(jù)智能的基礎(chǔ)設(shè)施與決策中樞。

架構(gòu)重生——生于平臺(tái)，長(zhǎng)于生態(tài)

如果說(shuō)哲學(xué)是產(chǎn)品的靈魂，那么產(chǎn)品就是哲學(xué)的具象化表達(dá)。

就像種莊稼一樣，開(kāi)普云為Data Agent數(shù)據(jù)智能體準(zhǔn)備了一片適宜土壤——讓它 “長(zhǎng)”在“開(kāi)普云自研的開(kāi)悟AI Agent智能體平臺(tái)”上。因此，這也意味著Data Agent數(shù)據(jù)智能體將吸取開(kāi)悟AI Agent平臺(tái)的所有養(yǎng)分，包括知識(shí)庫(kù)、MCP服務(wù)、各類插件、RAG引擎等，且這些功能均能被復(fù)用。

開(kāi)普云數(shù)據(jù)智能體平臺(tái)架構(gòu)圖

傳統(tǒng)的BI架構(gòu)遵循著這樣的邏輯：ETL→數(shù)倉(cāng)→報(bào)表，這是預(yù)定義、確定性的單向管道。這種架構(gòu)存在局限性，系統(tǒng)只能按照固定腳本運(yùn)行，只能“被動(dòng)看數(shù)”。你想換個(gè)角度看數(shù)據(jù)？對(duì)不起，得重新開(kāi)發(fā)。

開(kāi)普云Data Agent數(shù)據(jù)智能體則完全顛覆了這種線性架構(gòu)，變成了“智能體平臺(tái)+問(wèn)數(shù)引擎”的創(chuàng)新架構(gòu)，在語(yǔ)義指標(biāo)層構(gòu)建完善的元數(shù)據(jù)管理、語(yǔ)義模型及數(shù)據(jù)分析引擎體系，不僅實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)的查數(shù)、問(wèn)數(shù)、歸因分析功能，更拓展了復(fù)雜任務(wù)自主規(guī)劃、深度分析報(bào)告呈現(xiàn)及異常指標(biāo)監(jiān)控等高階業(yè)務(wù)能力。

在數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，不再依賴IT部門(mén)/數(shù)據(jù)分析師預(yù)設(shè)報(bào)表或人工建模，而是通過(guò)自然語(yǔ)言理解業(yè)務(wù)語(yǔ)義，動(dòng)態(tài)生成深度分析路徑，實(shí)現(xiàn)從“查數(shù)據(jù)”到“做決策”的業(yè)務(wù)需求。

新的架構(gòu)有什么好處嗎？舉個(gè)例子你就明白了。

比如，在金融場(chǎng)景，你想知道“今年貸款余額變化趨勢(shì)”。傳統(tǒng)BI工具只能根據(jù)預(yù)設(shè)的查詢規(guī)則輸出貸款余額數(shù)據(jù)，想要更多內(nèi)容，對(duì)不起，你得重新設(shè)置；而開(kāi)普云Data Agent數(shù)據(jù)智能體，它會(huì)先理解你的意圖，仔細(xì)揣摩問(wèn)題后主動(dòng)提供多個(gè)維度的細(xì)化選項(xiàng)，讓用戶進(jìn)一步明確數(shù)據(jù)分析的角度和范圍。然后，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)用戶的選擇，將分析任務(wù)拆解為5個(gè)子任務(wù)，獲取每月全國(guó)貸款余額數(shù)據(jù)、貸款余額的月度變化趨勢(shì)、各分行貸款余額分布情況、不同產(chǎn)品類別的貸款余額結(jié)構(gòu)變化數(shù)據(jù)后，再形成綜合的貸款余額變化的趨勢(shì)分析報(bào)告。

整個(gè)過(guò)程完全是自主的，不需要分析師提前預(yù)設(shè)。

對(duì)比來(lái)看，傳統(tǒng)的BI系統(tǒng)的執(zhí)行邏輯是沿著“if-then”的固定流程，而開(kāi)普云Data Agent數(shù)據(jù)智能體則是為一個(gè)目標(biāo)——該如何思考、編排和調(diào)用工具的自主求解。后者體現(xiàn)了高度的“主觀能動(dòng)性”。

模塊化設(shè)計(jì)理念：像搭樂(lè)高一樣搭建系統(tǒng)

開(kāi)普云Data Agent另一個(gè)重要理念，就是模塊化。

正如倪金松所闡述的那樣，“在內(nèi)部通過(guò)模塊化、組件化實(shí)現(xiàn)積木式組裝，客戶可自由搭建意圖模塊和分析處理流程邏輯，保持高度的靈活性和自主性；在外部，以松耦合的方式支持‘插拔式接入’業(yè)務(wù)系統(tǒng)接口，從而以開(kāi)放的姿態(tài)適應(yīng)復(fù)雜場(chǎng)景。”

具體來(lái)說(shuō)， 就是把共性能力標(biāo)準(zhǔn)化、平臺(tái)化，并且充分抽象出智能化數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中的子需求，設(shè)計(jì)研發(fā)成為Agent平臺(tái)的組件或工具；平臺(tái)與平臺(tái)之間、組件與組件之間、工具與工具之間均為松耦合模式，可隨意組裝、組合，并可由大模型靈活調(diào)用。

實(shí)踐證明，基于開(kāi)普云Data Agent系統(tǒng)，能有效降低項(xiàng)目實(shí)施周期。從多個(gè)數(shù)據(jù)表搭建POC到上線運(yùn)行，可在一周內(nèi)完成；而對(duì)于接入多源業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺(tái)+智能分析項(xiàng)目，實(shí)際交付上線周期可壓縮至一個(gè)月。

無(wú)論是大數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)，BI還是Data Agent，其價(jià)值發(fā)揮的前提在于跨系統(tǒng)、跨平臺(tái)的數(shù)據(jù)透視能力。然而，在現(xiàn)代企業(yè)中，數(shù)據(jù)和系統(tǒng)割裂的問(wèn)題是普遍存在的。這種開(kāi)放式的架構(gòu)和模塊化的理念，讓開(kāi)普云突破了封閉式數(shù)據(jù)分析工具的范疇，成為了真正開(kāi)放的行動(dòng)者。正是這樣的設(shè)計(jì)，讓開(kāi)普云的產(chǎn)品不僅服務(wù)于數(shù)據(jù)部門(mén)，更成為連接多系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)聯(lián)動(dòng)的“決策調(diào)度中樞”，真正實(shí)現(xiàn)了從工具到?jīng)Q策賦能者的升級(jí)。

Data Agent落地關(guān)鍵：從“看數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)決策”

Data Agent的價(jià)值不在于讓人更快“看”數(shù)據(jù)，而在于改變數(shù)據(jù)如何被“用”于決策，乃至重塑業(yè)務(wù)流程。開(kāi)普云圍繞三大關(guān)鍵能力，為Data Agent構(gòu)建了堅(jiān)實(shí)的落地基礎(chǔ)。

1、業(yè)務(wù)對(duì)象中樞：讓AI理解業(yè)務(wù)本質(zhì)

想要將AI用于產(chǎn)業(yè)，首先要讓AI理解業(yè)務(wù)。

“我們意識(shí)到：要讓Data Agent真正落地，不能只靠大模型‘硬猜’，必須給企業(yè)提供一套可自定義、可協(xié)同、可演化的業(yè)務(wù)語(yǔ)義建模能力?！蹦呓鹚商岢隽?“業(yè)務(wù)對(duì)象中樞”的概念。

如何理解這個(gè)概念，主要體現(xiàn)在三個(gè)層面：

對(duì)象即實(shí)體。開(kāi)普云的做法是，把“項(xiàng)目”定義為一個(gè)可組合、可繼承、可關(guān)聯(lián)的語(yǔ)義對(duì)象。不同部門(mén)可以對(duì)同一對(duì)象有不同視圖：財(cái)務(wù)部門(mén)關(guān)注預(yù)算執(zhí)行，工程部門(mén)關(guān)注進(jìn)度節(jié)點(diǎn)，但底層是同一個(gè)語(yǔ)義實(shí)體，避免“一物多表”。這種設(shè)計(jì)讓業(yè)務(wù)對(duì)象不再是靜態(tài)的“數(shù)據(jù)容器”，而是隨業(yè)務(wù)演進(jìn)動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)的知識(shí)單元。

邏輯可編程。在平臺(tái)中引入了“可編程業(yè)務(wù)邏輯層”，將業(yè)務(wù)規(guī)則從“被寫(xiě)死”的SQL中解放出來(lái)。企業(yè)可以用自然語(yǔ)言或低代碼方式定義規(guī)則，這些規(guī)則會(huì)被編譯成可執(zhí)行的語(yǔ)義圖譜，并與Data Agent的推理引擎打通；當(dāng)用戶問(wèn)“哪些項(xiàng)目有風(fēng)險(xiǎn)”，Agent會(huì)自動(dòng)調(diào)用這些業(yè)務(wù)規(guī)則，結(jié)合實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行推理，而不是查預(yù)計(jì)算結(jié)果。這意味著：分析邏輯和業(yè)務(wù)規(guī)則同源，業(yè)務(wù)人員可參與維護(hù)，無(wú)需依賴IT反復(fù)開(kāi)發(fā)。

知識(shí)可進(jìn)化。開(kāi)普云Data Agent系統(tǒng)提供從文檔、數(shù)據(jù)到語(yǔ)義對(duì)象，再到可對(duì)話智能體的漸進(jìn)式演化路徑。這樣，企業(yè)的業(yè)務(wù)理解不再是“鎖在PDF里的靜態(tài)知識(shí)”，而變成了可執(zhí)行、可對(duì)話、可進(jìn)化的數(shù)字資產(chǎn)。

通過(guò)“業(yè)務(wù)對(duì)象中樞+可編程邏輯（自然語(yǔ)言）+智能體協(xié)同”，開(kāi)普云讓企業(yè)既能保持對(duì)核心業(yè)務(wù)概念的自主定義權(quán)，又能享受Data Agent帶來(lái)的動(dòng)態(tài)智能。

2、可信Agent：讓AI決策“看得清、信得過(guò)”

決定落地成敗的另外一個(gè)關(guān)鍵，是要讓客戶對(duì)AI的決策“看得清、信得過(guò)”。

對(duì)于很多企業(yè)來(lái)說(shuō)，模型可解釋性不是“加分項(xiàng)”，而是準(zhǔn)入門(mén)檻。特別是在金融、醫(yī)療、零售等行業(yè)，不只怕AI推理不準(zhǔn)，也怕出錯(cuò)后無(wú)從歸因。因此，一個(gè)帶有完整證據(jù)鏈的數(shù)據(jù)結(jié)果，遠(yuǎn)比一個(gè)孤零零的結(jié)果更能贏得決策層的信任。

為此，開(kāi)普云把“可解釋性”從附加功能升級(jí)為系統(tǒng)架構(gòu)的關(guān)鍵指標(biāo)。在技術(shù)上構(gòu)建了“推理—執(zhí)行”雙軌日志體系：在記錄SQL執(zhí)行日志記錄的同時(shí)，又完整記錄了Agent決策軌跡，包括它解析用戶問(wèn)題的邏輯是什么、選擇了哪些工具？它嘗試過(guò)哪些路徑，又為何放棄？中間生成的假設(shè)是什么……每個(gè)節(jié)點(diǎn)都帶時(shí)間戳、置信度和來(lái)源引用。這些過(guò)去隱藏在模型內(nèi)部、“說(shuō)不清、道不明”的決策軌跡，如今被清晰、結(jié)構(gòu)化地陳列出來(lái)。

更重要的是，開(kāi)普云同時(shí)擴(kuò)展了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)血緣系統(tǒng)，使其能跨越“AI層”和“數(shù)據(jù)層”。這樣一來(lái)，即使最終的生成結(jié)果是通過(guò)多輪工具調(diào)用合成的，平臺(tái)也能進(jìn)行反向追蹤。這意味著，無(wú)論AI的決策路徑多復(fù)雜，用戶都能溯源至源頭，使得AI的每一次推理決策，都能尋到它的“來(lái)龍去脈”，真正實(shí)現(xiàn)“知其然，且知其所以然”。

3、數(shù)據(jù)飛輪：將準(zhǔn)確性從60%提升到95%

Agent落地的另一大核心挑戰(zhàn)，在于精準(zhǔn)性。比如在智能問(wèn)數(shù)的應(yīng)用中，若單純依賴大模型生成SQL，準(zhǔn)確率通常只有60-70%，遠(yuǎn)未達(dá)到生產(chǎn)可用標(biāo)準(zhǔn)。

在開(kāi)普云看來(lái)，提升NL2SQL準(zhǔn)確率的真正瓶頸不在模型本身，而在自然語(yǔ)言的查詢請(qǐng)求與企業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)語(yǔ)義之間的鴻溝。開(kāi)普云并未采用端到端的大模型直接生成SQL，而是設(shè)計(jì)了一個(gè)可干預(yù)、可追溯、可兜底的流水線和數(shù)據(jù)飛輪機(jī)制。

具體而言，在意圖規(guī)劃階段，通過(guò)輕量級(jí)模型識(shí)別查詢類型并確定所需的數(shù)據(jù)域與可信視圖；在約束感知生成階段，通過(guò)在上下文工程中注入數(shù)據(jù)庫(kù)Schema、主外鍵關(guān)系、RAG經(jīng)驗(yàn)示例及業(yè)務(wù)規(guī)則等，引導(dǎo)模型生成合規(guī)語(yǔ)義SQL；在校驗(yàn)階段，采用語(yǔ)法校驗(yàn)、語(yǔ)義校驗(yàn)的雙規(guī)校驗(yàn)方式，確保最終SQL的準(zhǔn)確性、一致性。

此外，系統(tǒng)還融合歷史經(jīng)驗(yàn)庫(kù)與大模型反饋數(shù)據(jù)，形成持續(xù)優(yōu)化的數(shù)據(jù)飛輪，進(jìn)一步輔助提升生成結(jié)果的準(zhǔn)確率與可靠性。

NL2Semantic2SQL執(zhí)行流程示例圖

這套“組合拳”下來(lái)，生產(chǎn)環(huán)境下的數(shù)據(jù)查詢準(zhǔn)確率大幅提升至95%以上。（值得一提的是，準(zhǔn)確性也是邁向L4階段的關(guān)鍵指標(biāo)。）

Agent時(shí)代，組織和開(kāi)發(fā)范式正迎來(lái)悄然變革

開(kāi)發(fā)范式的變革：“寫(xiě)代碼的能力”徹底轉(zhuǎn)變?yōu)椤岸畼I(yè)務(wù)的能力”。

技術(shù)的落地，最終依賴人與組織的進(jìn)化。Agent時(shí)代要求技術(shù)團(tuán)隊(duì)在研發(fā)、產(chǎn)品和交付理念上進(jìn)行根本性轉(zhuǎn)變。

“基于AI的Data Agent系統(tǒng)的部署實(shí)施，與傳統(tǒng)的IT開(kāi)發(fā)項(xiàng)目不同，與傳統(tǒng)的BI分析項(xiàng)目也不同。”倪金松強(qiáng)調(diào)，“不需要很多代碼層面的開(kāi)發(fā)工作，也不需要IT人員隨時(shí)待命為領(lǐng)導(dǎo)的即時(shí)性需求寫(xiě)SQL語(yǔ)句。”

這種轉(zhuǎn)變的背后，是開(kāi)普云將復(fù)雜的技術(shù)能力封裝為可視化、可配置的平臺(tái)功能。平臺(tái)通過(guò)四層設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)自主：

1.流程搭建如搭積木：通過(guò)拖拽式流程引擎，業(yè)務(wù)人員可自由組裝分析鏈路。系統(tǒng)提供標(biāo)準(zhǔn)化組件與提示詞模板，用戶可以像拼樂(lè)高一樣按實(shí)際需求靈活調(diào)整，而無(wú)需理解底層的技術(shù)實(shí)現(xiàn)。

2.數(shù)據(jù)接入一鍵完成：從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到原始數(shù)據(jù)源，Schema可一鍵導(dǎo)入，語(yǔ)義指標(biāo)體系、表關(guān)聯(lián)關(guān)系均可通過(guò)界面直觀構(gòu)建。

3.業(yè)務(wù)系統(tǒng)無(wú)縫融合：OA、HR、知識(shí)庫(kù)等內(nèi)部系統(tǒng)的API，均可配置為平臺(tái)插件，成為智能體可隨時(shí)調(diào)用的“外部工具”。這種開(kāi)放性設(shè)計(jì)，讓Agent穿越系統(tǒng)孤島，得以真正融入企業(yè)業(yè)務(wù)之中。

4.行業(yè)語(yǔ)言精準(zhǔn)理解：企業(yè)特有的業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)、行業(yè)“黑話”，可通過(guò)配置注入系統(tǒng)，讓大模型真正聽(tīng)懂業(yè)務(wù)語(yǔ)言。例如，在制造業(yè)的“產(chǎn)能爬坡”，在金融業(yè)的“不良率”等術(shù)語(yǔ)，可能關(guān)聯(lián)多個(gè)數(shù)據(jù)指標(biāo)，以往數(shù)據(jù)理解起來(lái)極為困難。如今，這些行業(yè)話術(shù)都可以通過(guò)配置被系統(tǒng)學(xué)習(xí)和應(yīng)用。

這種可配置式部署模式，無(wú)形之中也在重塑企業(yè)的人才結(jié)構(gòu)和技術(shù)能力分布。將實(shí)施門(mén)檻從“寫(xiě)代碼的能力”徹底轉(zhuǎn)變?yōu)椤岸畼I(yè)務(wù)的能力”。在某大型制造企業(yè)的實(shí)踐中，業(yè)務(wù)部門(mén)人員僅經(jīng)過(guò)3天培訓(xùn)，就能獨(dú)立配置超過(guò)80%的數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景。

企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心：從數(shù)據(jù)飛輪到能力飛輪

隨著Data Agent的深度應(yīng)用，一個(gè)更深刻的進(jìn)化機(jī)制開(kāi)始顯現(xiàn)——系統(tǒng)不僅處理數(shù)據(jù)，更在積累智慧。開(kāi)普云Data Agent的核心價(jià)值，最終體現(xiàn)在兩種關(guān)鍵能力的循環(huán)增強(qiáng)上：“快速抽象業(yè)務(wù)本質(zhì)的能力”與“構(gòu)建高質(zhì)量反饋閉環(huán)的能力”。平臺(tái)自動(dòng)構(gòu)建“問(wèn)題-答案”歷史經(jīng)驗(yàn)庫(kù)，結(jié)合用戶前端反饋和大模型自動(dòng)化評(píng)判，不斷充實(shí)業(yè)務(wù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。上述機(jī)制形成閉環(huán)的飛輪效應(yīng)，可不斷提升平臺(tái)問(wèn)數(shù)的準(zhǔn)確性，在項(xiàng)目啟動(dòng)階段可實(shí)現(xiàn)“低樣本”或“零樣本”啟動(dòng)，后續(xù)讓用戶感受到越用越準(zhǔn)的智能化服務(wù)。

這種持續(xù)的進(jìn)化能力，也在重新定義企業(yè)的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

倪金松認(rèn)為：“未來(lái)企業(yè)的核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)，將是一個(gè)融合數(shù)據(jù)、智能體與業(yè)務(wù)知識(shí)的一體化‘決策中樞’。它是持續(xù)進(jìn)化的數(shù)字記憶體，也是其對(duì)手最難復(fù)制的戰(zhàn)略優(yōu)勢(shì)?！?/p>

這一判斷已經(jīng)在實(shí)踐中初現(xiàn)端倪。在已經(jīng)部署開(kāi)普云Data Agent的企業(yè)中，我們看到的不只是取數(shù)問(wèn)數(shù)的效率提升，更是決策體系的系統(tǒng)性升級(jí)。

產(chǎn)業(yè)實(shí)踐：從標(biāo)桿案例到多行業(yè)滲透

開(kāi)普云實(shí)施交付的北京國(guó)資AI Agent平臺(tái)案例，在包括世界人工智能大會(huì)、2025全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)大會(huì)等論壇上，獲得了北京市人工智能賦能行業(yè)發(fā)展典型案例獎(jiǎng)、推薦人工智能解決方案獎(jiǎng)、行業(yè)標(biāo)桿案例獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)，并通過(guò)北京市經(jīng)濟(jì)和信息化局評(píng)審獲得“信息軟件企業(yè)行業(yè)模型首方案獎(jiǎng)勵(lì)”。北京國(guó)資的案例只是一個(gè)開(kāi)始，開(kāi)普云的Data Agent平臺(tái)正在多個(gè)行業(yè)展現(xiàn)出強(qiáng)大的適應(yīng)性。

生產(chǎn)制造：生產(chǎn)管理全鏈路智能決策

某跨國(guó)制造業(yè)企業(yè)基于開(kāi)普云Data Agent實(shí)現(xiàn)了從產(chǎn)能調(diào)度、供應(yīng)協(xié)同到終端銷售的全流程AI智能分析、預(yù)警及輔助決策，大幅提升了企業(yè)管理決策效率，整體產(chǎn)能利用率提升了15%，供應(yīng)鏈庫(kù)存資金占用降低了20%，企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策準(zhǔn)備周期縮短了90%。

零售行業(yè)：綜合商業(yè)體數(shù)智化運(yùn)營(yíng)

某國(guó)企重點(diǎn)零售企業(yè)利用開(kāi)普云Data Agent實(shí)現(xiàn)商場(chǎng)運(yùn)營(yíng)智能化：構(gòu)建了覆蓋“人、貨、場(chǎng)”全維度的數(shù)據(jù)中臺(tái)，整合內(nèi)部門(mén)店客流數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、會(huì)員消費(fèi)數(shù)據(jù)與外部市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、競(jìng)品信息、政策變化等多源數(shù)據(jù)，支持管理層以自然語(yǔ)言交互方式查詢數(shù)據(jù)、生成經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告，無(wú)需專業(yè)數(shù)據(jù)技能即可獲取“門(mén)店坪效優(yōu)化建議”、“品類調(diào)整方案”等決策支持，推動(dòng)公司治理從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。系統(tǒng)上線后企業(yè)決策效率提升70%，核心業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控響應(yīng)時(shí)效從周級(jí)縮短至分鐘級(jí)。

可以發(fā)現(xiàn)，這些案例的共同點(diǎn)是：不只是效率提升，更是決策模式的根本改變。

未來(lái)已來(lái)，只是尚未均勻分布。只有先行者能看到未來(lái)的輪廓，這或許是對(duì)“開(kāi)悟”二字最深刻的詮釋。

當(dāng)人們慣于將AI視為創(chuàng)業(yè)新貴或者科技巨頭的游戲時(shí)，開(kāi)普云正以其獨(dú)特的產(chǎn)業(yè)基因，為Data Agent的落地開(kāi)辟一條篤定而清晰的路。

底氣來(lái)自歲月沉淀的核心資產(chǎn)：處理復(fù)雜系統(tǒng)的工程深度、跨越技術(shù)與業(yè)務(wù)的復(fù)合人才、以及對(duì)2100多家客戶真實(shí)痛點(diǎn)的深刻理解。這些看似傳統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)，恰恰是AI從演示走向交付時(shí)最稀缺的能力。

事實(shí)上，從AI算力基座、開(kāi)悟智能體平臺(tái)到Data Agent智慧應(yīng)用，開(kāi)普云已完成從底層支撐到上層應(yīng)用的全鏈路閉環(huán)。這不僅是技術(shù)布局的完善，更標(biāo)志著企業(yè)智能范式的一次深刻轉(zhuǎn)型——Data Agent不再是一個(gè)孤立的功能模塊，而是生長(zhǎng)于平臺(tái)、賦能于業(yè)務(wù)、進(jìn)化于場(chǎng)景的“活系統(tǒng)”。

在AI從技術(shù)演示走向產(chǎn)業(yè)深耕的關(guān)鍵時(shí)期，開(kāi)普云以工程化深度、業(yè)務(wù)理解力與系統(tǒng)重構(gòu)勇氣，正推動(dòng)數(shù)據(jù)智能從“輔助工具”邁向“決策主體”。這條路或許艱難，卻也是通往真正智能時(shí)代的必經(jīng)之路。而開(kāi)普云，正在這條路上，為行業(yè)寫(xiě)下具有啟發(fā)性的注腳。

文：俊馳/ 數(shù)據(jù)猿

責(zé)編：凝視深空/ 數(shù)據(jù)猿