背景

随着生成式人工智能（Generative AI）从概念验证迈向规模化商业落地，AI Agent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而，当模型调用日益便捷时，核心痛点已不再是模型本身，而是集中在一个关键要素上：数据。

AI Agent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于：

• 数据孤岛导致知识库分散，通用大模型难以理解专业业务
• 传统数据管理依赖人工开发维护，无法满足指数级增长的数据复杂度需求
• AI Agent面临"看不懂业务语义、找不到精准数据、不敢执行操作"三大困境

为保障AI Agent获得高质量数据供给，数据管理的战略价值日益凸显。然而传统的数据管理方式依赖于繁重的人工开发和漫长的维护周期，难以应对指数级增长的数据复杂度。

在这一背景下，全新的思路应运而生：用AI来解决AI的数据问题——无需复杂工具与仪表盘，构建能理解人类意图、自主执行任务的 数据管理Agent。阿里云瑶池数据库全新发布的 Data Agent for Meta，通过智能体技术实现数据管理的自主化与智能化，推动数据供给范式革新。

什么是Data Agent for Meta

Data Agent for Meta是基于DMS OneMeta体系（多模、统一、开放的数据管理）、结合大模型能力打造的面向企业数据管理的企业级多智能体（Multi-Agent），重点解决传统数据管理中的复杂性与低效性问题。它承载了DMS十多年的数据管理经验，以“盘（Inventory）、评（Assessment）、治（Governance）、享（Sharing）”循环作为管理方法论，辅助数据管理、开发人员大幅提升数据管理效率，加速释放AI生产力！

核心能力解析

围绕当前AI所面临的数据困境，首先需要解决数据资产定位问题，为了让AI能够以业务语义找到所需的资产，数据资产必须拥有准确、丰富的业务信息。Data Agent for Meta提供了“Meta Agent”和“Data Copilot”等工具来实现资产盘点和资产问答功能。

Meta Agent致力于解决业务变化快、数据发现难、数据资产维护成本高以及数据治理治标不治本等问题，提升数据资产的质量和使用效率，实现数据民主化，放大数据和AI的价值。Data Copilot则通过自然语言处理能力，帮助用户方便地进行业务问答、将自然语言转换为SQL语句、优化SQL代码以及应对不同数据源的挑战。

资产盘点

• 业务语义增强：Meta Agent通过解析注释、血缘、外键等元数据，结合行业术语生成数据资产的精准业务描述。
• 动态知识库构建：支持用户确认与调整业务知识，形成企业专属的"智能数据地图"。

资产问答

• 语义化资产发现：用户通过DMS Data Copilot的自然语言查询来定位数据资产，获取资产的详情展示、使用说明和建议。
• 资产理解赋能AI：Meta Agent为Data Copilot等AI工具提供业务上下文，让Copilot更了解用户业务诉求，提升问答准确率。

功能演示

点此立即观看DMS Data Copilot和Meta Agent的最新功能演示：包含SQL知识库开放、SQL纠错、SQL续写、NL2SQL等核心模块。

业务价值

如果说企业的各类AI Agent是分布在各个业务部门的“智能员工”，那么Data Agent for Meta就扮演了整个企业“全域知识库管理员”与“数据导航总调度”的核心角色。它能够解决AI Agent在企业复杂环境中“看不懂、找不到、不敢动”的三大核心困境，其带来的价值是体系性的：

价值一：实现从“数据定位”到“语义发现”，赋予AI Agent自主探索能力

• 此前痛点：AI Agent依赖于开发者硬编码的数据路径或受限于晦涩难懂的命名字段。
• 解决方案：Data Agent for Meta通过其强大的资产盘点和业务描述生成能力，将企业杂乱无章的数据资产，转化为了一个带有丰富业务语义的“智能数据地图”。例如，一个财务分析Agent可以直接向Data Agent for Meta提问：“我需要找到包含上季度所有产品线毛利率和销售成本的权威数据表。”
• 实现效果：Data Agent for Meta能够精准地返回最相关的数据资产及其使用说明，财务分析Agent 无需知晓物理表名即可获取数据资产，获得自主发现和探索能力。

价值二：实现从“语法解析”到“意图理解”，赋予AI Agent深度思考能力

• 此前痛点：AI无法理解字段业务含义与表间逻辑关系，如：但is_vip = 1这个字段背后的业务含义是“高价值客户”，也不知道这张客户表与另一张订单表通过“客户ID”这个外键构成了完整的客户视图。无法进行复杂的、跨领域的多步推理。
• 解决方案：Data Agent for Meta通过解析血缘、外键等关联关系，并结合行业术语和用户知识，为数据资产构建了深度的上下文（Context）。
• 实现效果：营销Agent通过Data Agent for Meta得知A表是“客户基础信息”、B表是“客户订单历史”且二者通过“客户ID”关联时，它就能自主规划出更复杂的任务，比如：“识别出过去六个月内购买过特定产品类别的高价值客户，并查询他们的联系方式”， 获得业务意图的深度思考和任务规划能力。

价值三：实现从“盲目执行”到“可信行动”，赋予AI Agent安全合规的行动边界

• 此前痛点：AI Agent难以确认获取数据的时效性、正确性和安全合规风险。
• 解决方案：Data Agent for Meta的资产盘点和问答功能中包含了数据的质量、来源（血缘）和使用建议。同时，用户/数据治理人员可以对其生成的业务知识进行确认和调整，为数据资产进行权威背书。
• 实现效果：风控 Agent在规划任务时可以优先选择被标记为“官方来源”、“高数据质量”的资产，并根据资产的敏感度标签自动采取脱敏等合规操作，让企业敢于将更核心的任务交给AI。

总结

Data Agent for Meta 以“用AI解决AI的数据问题”为核心理念开启技术创新征程，通过构建具备自主语义理解能力的数据管理智能体，为企业级AI Agent提供业务认知跃迁的关键支撑。随着Data Agent能力不断增强，企业不仅能够解决传统数据管理的复杂性和低效性问题，还能结合AI Agent进一步激活企业全域数据的全部潜力，推动构建多智能体协同决策、自主解决复杂业务问题的数字化生态，实现数据资产从被动治理到智能决策的范式升级。

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