在很多企业里，数据并不稀缺，真正稀缺的是——能被快速理解、被信任、并真正参与决策的数据洞察。
我们一直在思考：如果获取数据价值不再需要复杂的工具切换、专业门槛和漫长等待，会是什么样？
这正是我们打造 Data Agent 的起点。
性能验证：Bird-Critic 榜单第一
在全球权威的 SQL 评测基准 BIRD-CRITIC中，阿里云瑶池 Data Agent 凭借卓越的表现荣登榜首。BIRD-CRITIC 榜单旨在验证“大模型能否解决现实应用场景中的数据库难题”，该基准 整体难度远高于传统的NL2SQL测试。瑶池 Data Agent 的登顶，标志其在复杂场景下的泛化实力已达世界领先水平！
为什么选择 BIRD-CRITIC？
BIRD-CRITIC 是目前全球 SQL 诊断领域最具挑战性的基准测试之一。它打破了传统 NL2SQL 仅聚焦“语句生成”的局限，深度下探至查询修复、DDL 变更安全及性能优化等真实运维核心场景。该基准不仅横跨 MySQL、Oracle 等四大主流方言，更在评估中推行近乎苛刻的列级匹配标准。这种高难度的设定，真实映射了 Data Agent 必须直面的业务挑战——在复杂的场景中，坚守严谨的执行逻辑。
核心引擎：DMS 的技术沉淀
Data Agent 能够取得优异的成绩，离不开阿里云 DMS 在数据库领域的技术积累。我们将 DMS 在多方言语法规则、性能优化模式及数据治理方面的实践经验，通过工程化手段转化为 Agent 可利用的知识库。这使得 Agent 在处理 Oracle 的特殊分页或 MySQL 的隐式转换等细节问题时，能够更加准确和规范。
真实架构：多 Agent 协同
在架构设计上，我们沿用了 Data Agent 生产环境中的 Multi-Agent 协同机制：
- 意图规划 Agent (Coordinator): 主要负责解析模糊需求，利用元数据能力探测数据分布，协助消解业务歧义。
- 执行校验 Agent (Critic): 基于规划生成 SQL，并进行确定性验证（Determinism Check）和安全性评估，保障执行过程的可靠性。
这种“规划-执行-校验”的闭环流程，不仅在测试中验证了有效性，也是我们处理复杂数据任务的基础范式。
这对用户来说，这背后的意义只有一个：它不是 Demo，而是可以放心交给真实业务的数据智能体！
它能同时覆盖传统BI分析（描述性、诊断性）和高级分析（预测性、规范性），既可以作为自然语言到SQL查询的转换工具（NL2SQL），也可以生成预定义报表的聊天式BI（包括ChatBI），是一个具备理解分析意图、规划分析路径、执行复杂任务、并生成深度洞察的自主智能系统，能稳定完成复杂、多步骤的数据分析任务。
体验认证：斩获国家级创新奖项，并入选 CCF A 类国际会议
在性能之外，Data Agent 的产品体验也获得了行业权威认可。
Data Agent 荣获 中国设计智造大奖（DIA）。DIA是国内最具影响力的国际创新设计奖项之一，评审严格、覆盖多维度价值，被视为衡量产品创新实力与国际竞争力的重要标志。
同时，围绕 Data Agent 在分析过程透明度与人机协同体验上的实践成果，还成功入选 CCF A 类国际会议 CSCW 2025，进一步证明了 Data Agent 在复杂交互与体验可信性方面的工程深度和行业关注度。
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3715070.3749256
这些权威背书验证了一点：
当 AI 承担更复杂的数据分析任务时，体验本身已经成为产品竞争力的重要组成。
数据安全 ：“三位一体”全链路保障
DMS Data Agent 构建了“身份-环境-管控”三位一体的安全体系：
- 访问控制：通过“安全托管”实现账号密码不落地；支持细粒度权限、自动脱敏与全程审计。
- 环境隔离：采用内核级沙箱与VPC闭环隔离，确保数据交互在闭环内完成，阻断外网威胁。
- 管控安全：租户级会话隔离，任务结束即销毁环境并清除数据，杜绝数据残留。
该方案实现了“账号不落地、环境全隔离、操作可审计、数据无残留”的全链路安全保障。
Data-for-All：人人可用的数据分析，从任务开始
我们始终坚持一个判断：不是所有分析任务，都需要同样的过程呈现方式。
因此，Data Agent 采用任务驱动的透明度策略，根据任务复杂度，自动选择最合适的体验方式。
简单任务：低透明度，效率优先
在日常问数、快速判断场景中，Data Agent 直接给出结果，并生成可交互的图表。
用户无需被执行过程打断，用最短路径，得到可用答案。
复杂任务：高透明度，助推认知
在业务复盘、策略分析等复杂场景中，Data Agent 会先生成分析计划，再分步骤执行分析，最终产出结构化的网页洞察报告。
用户不仅能看到结论，也能理解“这个结论是如何得出的”，整个分析过程清晰可见、可控且可信，关键步骤可回溯，确保结果既可靠又透明。
Human in the loop：人智协同，分析准确
在 AI 代理式分析过程中，用户始终处在决策链路中。
分析过程清晰可追溯；涉及关键或高风险操作时，系统会主动确认；用户可随时调整、补充分析方向。
AI 不替代判断，而是成为一个可协作、可校正的分析伙伴。
结语
我们坚信，真正深耕业务的数据智能，绝非单纯的“智力堆砌”，而是平时的极致高效与关键环节的透明可信。从问鼎 BIRD-CRITIC 榜单，到收获 DIA 与 CCF A 类顶会的双重认可，Data Agent 实现了在性能与体验上的双突破，也是我们迈向“人人可用的数据分析”的重要一步。
- 了解更多产品详情：https://help.aliyun.com/zh/dms/data-agent-for-analytics
- 报名参加Data Agent训练营，带你7天获得“职场外挂”：https://edu.aliyun.com/trainingcamp/3524000
- 欢迎钉钉搜索群号“105130018526” 或扫码加入钉群
