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📰 AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践

随着大模型技术的成熟，AI 正在推动企业数据分析的转型，从工具辅助向决策建议和工作流协同发展。在 QCon 全球软件开发大会上，数势科技的 AI 负责人李飞分享了智能分析在企业落地的要点，强调了建立统一标准的重要性，以便有效整合企业内部的多样化分析能力。通过引入 Agent 技术，企业能够提升数据分析的效率，打破信息茧房，满足不同业务环节的快慢需求。

在智能分析的实施过程中，Agent 技术的应用显得尤为重要。它不仅能整合信息和工具，还能通过自然语言交互提升用户体验。为了实现高效的数据分析，企业需要设计多样化的 Agent 工具，并建立专属的评估标准，以确保分析结果的准确性和有效性。此外，数据分析 Agent 的落地还需关注语义层的处理，确保数据对象和逻辑对象的清晰定义。

最终，数据洞察 Research 被认为是 Agent 在数据分析领域的最佳落地场景。通过生成深度报告，Agent 能够帮助企业在数据到洞见的过程中提供合理的结论和建议，实现显著的效率提升。企业在选择模型基座和产品形态时，应灵活应对，结合具体场景进行预研分析，以确保技术和产品的有效落地。

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📰 Agent唤醒BI，思迈特求解“AI生产力”

随着生成式AI和大模型的兴起，企业在管理层面面临着对AI应用的迫切需求。生成式BI（GenBI）应运而生，通过自然语言交互重构了传统数据分析方式，但在面对复杂业务时，其准确性和理解力却显得不足。这暴露了现有BI架构的瓶颈，仅依靠更强大的模型无法根本解决问题，行业亟需更先进的Agent技术来实现任务编排与执行闭环。

为了解决传统BI无法深入分析复杂业务的问题，Agent BI被提出作为新的解决方案。它不仅是一个对话框，而是能够主动思考与执行的数字员工，能精准理解行业需求，整合内外部数据，从而提升决策效率。随着技术的发展，行业共识逐渐形成，Agent BI将成为未来发展的重要方向。

思迈特等深耕行业的厂商在构建Agent BI方面展现出明显优势。通过结合强大的技术底座和深厚的行业知识，思迈特已经在复杂场景中实现了多次完整交付。随着政策的支持，Agent BI的应用前景广阔，真正的智能决策时代也将随之到来。

🏷️ #生成式AI #Agent技术 #BI分析 #智能决策 #数据洞察

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