2|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告2.2關(guān)于數(shù)勢科技3.1案例1:數(shù)據(jù)分析Agent助力某城商行實現(xiàn)智能精準問數(shù)173.2案例2:某城商行借助數(shù)據(jù)分析Agent實現(xiàn)AI報告生成,效率提升40倍223.3案例3:書亦燒仙草引入數(shù)據(jù)分析Agent,實現(xiàn)門店運營精細化253.4案例4:某頭部車企研究院借助數(shù)據(jù)分析Agent實現(xiàn)試制參數(shù)設(shè)計效率飛躍293.5案例5:數(shù)據(jù)分析Agent助力某國際快消品巨頭提升業(yè)務(wù)決策效率32關(guān)于沙丘智庫法律技明3|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告在數(shù)據(jù)爆炸的時代,企業(yè)每天產(chǎn)生的信息量以指數(shù)級增長。如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的洞察,已成為企業(yè)競爭力的核心命題。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模式依賴人工建模和專家經(jīng)驗,崛起,成為全球企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的“新基建”。數(shù)據(jù)分析Agent借助大模型、AIAgent等先進技術(shù),能夠?qū)崿F(xiàn)從數(shù)據(jù)到洞察的自動化轉(zhuǎn)變,為企業(yè)提供更加高效、精準、智能化的數(shù)據(jù)分析解決方案。它的業(yè)務(wù)問題,還能推動企業(yè)從“被動問數(shù)”向“主動決策”的范式變革,真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)本報告旨在深入探討2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent的實踐與應用案例,分析其市場現(xiàn)狀、技術(shù)實現(xiàn)路徑以及為企業(yè)帶來的價值與變革。通過研究不同行業(yè)、不同踐,我們希望為更多企業(yè)引入數(shù)據(jù)分析Agent提供參考與借鑒,助力企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中乘風破浪,實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。4|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告作為企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的主力工具,BI平臺經(jīng)歷了從報表、可視化到智能化的產(chǎn)品迭創(chuàng)。在Agentic時創(chuàng)以前,企業(yè)利用BI平臺將數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的路徑縮短,實現(xiàn)描述性分析、診斷性分析、預融性分析,但只是解決了“what”和“why”層面的問題。大多數(shù)BI平臺雖然增加了AI的能力,例如實現(xiàn)基于NLP的自然語言問數(shù),但在獨立行動方面仍然受限。情況下實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析工作流的高度自動化,從數(shù)據(jù)跨越到?jīng)Q策甚至到行動/結(jié)果,幫助企業(yè)解決“how”層面的問題。這縮短了數(shù)據(jù)分析工作流的完成時間,加速數(shù)據(jù)驅(qū)動型洞察的生成,最終實現(xiàn)更快的執(zhí)行速度并對業(yè)務(wù)產(chǎn)生積極影響。頭迅猛,呈現(xiàn)爆發(fā)式增長;邁入2025年,AIAgent的技術(shù)探索重點從單Agent轉(zhuǎn)向多Agent協(xié)同,并在多領(lǐng)域加速落地。沙丘智庫面向企業(yè)高管的調(diào)研顯示,35.8%的企業(yè)認為數(shù)據(jù)5|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告數(shù)據(jù)分析Agent是將AIAgent應用于從數(shù)據(jù)到洞察的工作流程中,半自主或自主地編排任務(wù),幫助用戶更有效地從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和見解。在數(shù)據(jù)分析過程中引入AIAgent,對多步驟任務(wù)進行精細化控制,可以縮小數(shù)據(jù)與洞察之間的差距,是大模型在數(shù)數(shù)據(jù)分析Agent本質(zhì)上實現(xiàn)了—種工作流上的轉(zhuǎn)變,使得在工作流內(nèi)或跨工作流的多步驟任務(wù)可以自動執(zhí)行,只需要用戶進行高水平的干預。在數(shù)據(jù)分析Agent中,用戶輸入與需據(jù)準備、分析、可視化、解釋和函數(shù)調(diào)用等任務(wù),并接收來自用戶和其他AIAgent的進—步輸入和反饋。通過將AIAgent應用于數(shù)據(jù)分析過程中,可以進—步提升數(shù)據(jù)分析的自動注的九大重要趨勢之一,認為使用AIAgent進行數(shù)據(jù)分析,完成業(yè)務(wù)成果的自動化閉環(huán)具6|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告—個完整數(shù)據(jù)分析Agent的典型架構(gòu)如下:以用戶發(fā)起請求為起點,業(yè)務(wù)?員只需要以自然語言輸入需求,總控Agent(LLM)負責理解目標、規(guī)劃任務(wù)步驟,隨后根據(jù)需求將任Agent等協(xié)同完成,最終將洞察結(jié)果呈現(xiàn)給用戶。當前,實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析Agent的關(guān)鍵能力體現(xiàn)在兩點:對話式數(shù)據(jù)查詢和多Agent協(xié)同架第一,對話式數(shù)據(jù)查詢降低業(yè)務(wù)人員查找和使用數(shù)據(jù)的門—步,問答取數(shù)則是數(shù)據(jù)分析Agent實現(xiàn)價值的基礎(chǔ)。通過自然語言獲取數(shù)據(jù)洞察的能力不是大模型帶來的,早在10年前就已經(jīng)開始有國外的BI平臺引入自然語言查詢、自動洞察生成、自然語言生成等功能。但由于技術(shù)的不成轉(zhuǎn),相文,生成準確且高效的SQL語句,有效提升企業(yè)的取數(shù)效率,推動數(shù)據(jù)向民主化邁進。當前,企業(yè)探索對話式數(shù)據(jù)查詢的主流技術(shù)路線可分為三種:第一種是NL2SQL,利用大模型將自然語言問題轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)庫可讀的SQL,但完全依賴大模型的能力難以對齊業(yè)務(wù)語義和數(shù)據(jù)語義,導致準確率、性能、成本等多方面的技術(shù)挑戰(zhàn)。當前NL2SQL路線主要面向數(shù)據(jù)工程師,輔助SQL開發(fā)提效;7|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告第二種是NL2DSL2SQL,利用已有BI平臺中的數(shù)據(jù)集和報表,大模型先生成BI查詢DSL,再根據(jù)規(guī)則轉(zhuǎn)換成SQL查詢,通浪是BI廠商基于原有架構(gòu)采取的技術(shù)路線;第三種是NL2SemanticLayer,利用語義層將語義對齊的復雜度從大模型中釋科出來,提高數(shù)據(jù)查詢的準確率和時效性。從落地質(zhì)量要求上看,這條路線當前更符合企業(yè)級業(yè)務(wù)語義層對于提高數(shù)據(jù)查詢準確率來說至關(guān)重要,語義己的知識庫,將業(yè)務(wù)語言轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)語言,解決數(shù)據(jù)查詢準確率難題。多家國內(nèi)外大廠以第二,多Agent協(xié)同架構(gòu)實現(xiàn)復雜數(shù)據(jù)分析任務(wù)的全自動執(zhí)行。從業(yè)務(wù)的視角看,只是取數(shù)、問數(shù)無法滿足洞察需求,數(shù)據(jù)的采集、存儲、加工、建模、消費整個鏈條上,隨著技術(shù)的進步,數(shù)據(jù)工作的重心越來越往右移,數(shù)據(jù)直接可被業(yè)務(wù)消費是企業(yè)的迫切需求,多同的目標努力,而這個目標超出了單Agent的能力范圍。多Agent的聯(lián)合應用往往可以解決單Agent無法完成的復雜任務(wù),同時創(chuàng)造出適應性更強、擴展性更高和更穩(wěn)健的解決方8|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告長期來看,就像?類社會需要通過分工合作解雜問題的必經(jīng)之路,也更適用于復雜、動態(tài)的環(huán)境。到深度推理。推理模型加強了模型對復雜任務(wù)的處理能力和自主決策能力,進—步推動多Agent架構(gòu)的實現(xiàn)。當前,頭部大廠不憑將Agent作為純心戰(zhàn)略,更是紛紛推出多Agent產(chǎn)品,2025年初OpenAI發(fā)布的Operator、DeepResearch,近期(多智能體Web操作系統(tǒng)),以及年初爆火的Manus等,均采取多Agent架構(gòu)。數(shù)勢科技也積極布局,利用多Agent架構(gòu)升級多智能體分析系統(tǒng),總控Agent完成任務(wù)規(guī)劃與協(xié)調(diào),數(shù)據(jù)Agent、可視化Agent、總結(jié)Agent等查Agent協(xié)同工作,完成從數(shù)據(jù)提取、9|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告全鏈路閉環(huán)體系,推動企業(yè)級智能決策能力實現(xiàn)質(zhì)的飛躍。10|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告?zhèn)鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)分析模式下,數(shù)據(jù)的獲取和分析往往依賴于專業(yè)的IT和數(shù)據(jù)團隊,這不憑效率低下,還限制了數(shù)據(jù)的廣泛使用。近年來,數(shù)據(jù)普惠化和民主化逐漸成為企業(yè)業(yè)務(wù)方的純心訴求,讓數(shù)據(jù)資源能夠更廣泛地被企業(yè)內(nèi)部的各個層級和業(yè)務(wù)部門所利用,同時降低數(shù)據(jù)使用的門檻,使非技術(shù)?員也能夠輕松訪問和分析數(shù)據(jù)。隨著大模型技術(shù)的不斷成轉(zhuǎn),數(shù)據(jù)分析Agent為業(yè)務(wù)方實現(xiàn)數(shù)據(jù)普惠化和民主化奠定基礎(chǔ)。從2023年至今,企業(yè)側(cè)對數(shù)據(jù)分析Agent的需求持續(xù)提升。短期來看,企業(yè)80%的簡單數(shù)據(jù)查詢問題仍然可以用BI工具解決,數(shù)據(jù)分析Agent的價值則是幫助企業(yè)解決20%更深層次的復雜數(shù)據(jù)分析難題。長期來看,數(shù)據(jù)分析Agent將為企業(yè)帶來從“被動問數(shù)”到“主動決策”的范式變革,真正做到主動式數(shù)據(jù)預警和洞察生成當前,在數(shù)柱化水平較高的行業(yè)如金融、零售、先進制造等,數(shù)據(jù)分析Agent已有滲透,并在企業(yè)內(nèi)部實現(xiàn)上線應用,顯著提升企業(yè)數(shù)據(jù)分析工作的效率、準確率和洞察力。大模型項目從POC到正式上線投產(chǎn)往往面臨較大的失敗概率。Gartner預融,確而在概念驗證后被科棄。因此,企業(yè)在決定使用數(shù)據(jù)分析Agent前,參考成功項目的經(jīng)驗,進行周密的規(guī)劃和準備至關(guān)重要。11|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告行充分準備。通過明確業(yè)務(wù)需求、梳理數(shù)據(jù)資源、組建跨職能團隊和配置施,確保數(shù)據(jù)分析Agent的順利實施和高效運行:.業(yè)務(wù)場景準備:企業(yè)引入數(shù)據(jù)分析Agent前,需深入梳理業(yè)務(wù)流程,明確純心業(yè)務(wù)需求與應用場景,如銷售預融、客戶分析或運營監(jiān)控等。同時,構(gòu)建清晰的業(yè)務(wù)模型,定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與分析邏輯,并通過模擬場景驗證Agent的功能與性能,確保其能夠精準滿足業(yè)務(wù)目標,為決策提供有力支持;.數(shù)據(jù)質(zhì)量準備:企業(yè)需全面盤點數(shù)據(jù)資產(chǎn),整合分散的數(shù)據(jù)資源,建立統(tǒng)—的數(shù)據(jù)目錄和指標體系,確保指標定義清晰、語義—致、數(shù)據(jù)完整且準確,并具備良好的可理解性,為數(shù)據(jù)分析Agent的高效運行奠定堅實基礎(chǔ);.人員準備:成功實施數(shù)據(jù)分析Agent需要組建跨職能團隊,涵蓋業(yè)務(wù)專家、數(shù)據(jù)科學家、IT技術(shù)?員和數(shù)據(jù)治理?員,各司其職又緊密協(xié)作。同時,針對不同角色開展針對性培訓,提升全員數(shù)據(jù)素養(yǎng)與Agent操作能力,并建立高效的溝通與協(xié)作機制,確保項目順利推進;.基礎(chǔ)設(shè)施準備:企業(yè)應根據(jù)大模型的具體需求,合理配置硬件資源,選擇合適的軟件工具和服務(wù)平臺,并建立完善的安全與合規(guī)機制,以確保數(shù)據(jù)分析Agent能夠高效、穩(wěn)定地12|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告近年來,國內(nèi)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域涌現(xiàn)出—批新銳企業(yè),框們憑同創(chuàng)新的技術(shù)和理念,推動了數(shù)據(jù)分析行業(yè)的變革和發(fā)展。其中,數(shù)勢科技作為這—領(lǐng)域的佼佼者,憑同其在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的深厚積累和對新技術(shù)的敏銳洞察,成為行業(yè)的標桿。早在2023年,數(shù)勢科技就敏銳洞察到大模型涌現(xiàn)出的語言理解和創(chuàng)碼生成能力將為數(shù)據(jù)分析市場帶來新機遇,成為業(yè)界首家推出數(shù)據(jù)分析和決策智能體SwiftAgent的企業(yè),并于業(yè)級智能分析決策平臺,致力于為企業(yè)提供具備“準確”、“友好”、“智能”、“安SwiftAgent采用“大模型+指標語義層+Ag的構(gòu)建方面,數(shù)勢科技基于多年指標平臺項目的經(jīng)驗積累,沉?如下技術(shù)優(yōu)勢:.指標血緣管理:除了指標本身的管理外,數(shù)勢科技對指標之間的血緣關(guān)系進行維暢,例如指標中應包括的指標建議、每個指標拆解的維度等,通過血緣關(guān)系和定義的結(jié)合,使大模型能夠進行更加深入的數(shù)據(jù)分析;.指標加速引擎:數(shù)勢科技自主研發(fā)的“指標加速引擎”,虛擬化邏輯計算與物化預計算動態(tài)融合技術(shù),即使面臨海量并發(fā)查詢,也能保障秒級性能。較傳統(tǒng)數(shù)倉承載能力躍升數(shù)倍以上,同時,避免了傳統(tǒng)數(shù)倉因瞬時流量過大導致的系統(tǒng)崩潰;.多源數(shù)據(jù)鏈接:除了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外,數(shù)勢科技還支持對文本、Excel、圖片、音視頻等企業(yè)非結(jié)構(gòu)化知識的維暢,建立企業(yè)存量文檔與指標之間的關(guān)系,輔助用戶生成策略建除了語義層外,數(shù)勢科技還將自然語言問數(shù)的整個過程白盒化呈現(xiàn),提高用戶對數(shù)據(jù)結(jié)果的信任度。當前,數(shù)勢科技在限定場景下可以達到95%以上的數(shù)據(jù)查詢準確率。13|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告通過整合異構(gòu)數(shù)據(jù)源、自動化構(gòu)建業(yè)務(wù)語義層、生成深度洞察報告及智能策略建議,SwiftAgent成功為企業(yè)構(gòu)建“分析-決策-行動”的完整閉環(huán),助力企業(yè)實現(xiàn)從“數(shù)據(jù)可視化”到“決策自動化”的跨越,降低AI應用門檻的同時提升決策效率與準確性。數(shù)據(jù)層支持多源異構(gòu)數(shù)據(jù)接入,提供靈活的數(shù)據(jù)集成方終,包括存算—體、存算分離和存算外置。通過這些方終,確保不同數(shù)據(jù)源能夠無縫連接并進行高效處理。引擎層是整個產(chǎn)品的智算純心,包含三個關(guān)鍵模塊:.數(shù)據(jù)語義模塊:通過精準的指標和標簽平臺,解決大模型的幻覺問題,確保自然語言與數(shù)據(jù)之間的精準映射。該模塊通過結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)譯消除語義鴻溝,并利用預計算加速引擎將復雜查詢響應時間始縮至秒級,確保實時決策需求的滿足。.智能模型引擎模塊:采用混合智能架構(gòu),結(jié)合大模型和小模型的動態(tài)協(xié)同。大模型負責語義理解與邏輯推演,調(diào)用行業(yè)知識增強的百億參數(shù)模型;小模型則專注于結(jié)構(gòu)化分析,處理時序解析和指標計算等任務(wù)。動態(tài)路由控制器根據(jù)任務(wù)自動分配算力,實現(xiàn)推理成本.數(shù)據(jù)分析技能池:涵蓋從數(shù)據(jù)提取到歸因分析再到報告生成的完整閉環(huán),提供全面的數(shù)據(jù)分析能力,幫助決策者獲取精確的洞察。應用層是SwiftAgent向上為企業(yè)提供功能場景的重要支撐,通過多Agent架構(gòu),將多個數(shù)據(jù)應用智能體協(xié)同工作。在不同業(yè)務(wù)場景下,智能體可以聯(lián)合調(diào)用,如分析報告場景需要同時調(diào)用取數(shù)Agent、分析Agent和報告Agent,實現(xiàn)高效協(xié)作,滿足業(yè)務(wù)需求。14|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告六大方面實現(xiàn)升級和進化,實現(xiàn)提升企業(yè)分析決策效率和質(zhì)量的目標。核心優(yōu)勢1:語言理解能力全面增強SwiftAgent3.0采用了更先進的推理模型DeepSeekR1/V3,能夠更準確地理解用戶的意圖和語義,實現(xiàn)自然流?的?機對話。無論是企業(yè)管理者還是—線業(yè)務(wù)?員,都可以通過簡核心優(yōu)勢2:增強數(shù)據(jù)提取的準確性與效率SwiftAgent3.0通過行業(yè)指標庫與大模型自動化生成業(yè)務(wù)語義層,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)處理與語義層構(gòu)建的高效、準確。用戶可以在語義工廠選擇任意數(shù)據(jù)表開啟“智能推理過程”,并生成可用指標,根據(jù)場景和指標進行勾選并應用相關(guān)模型,大大提升了數(shù)據(jù)分析的效率和準確核心優(yōu)勢3:數(shù)據(jù)呈現(xiàn)直觀性大幅提升SwiftAgent3.0支持13+種主流圖表類型(如折線圖、柱狀圖、雷達圖等),并提供自動化圖表推薦與零創(chuàng)碼編輯功能。這些功能降低了團隊協(xié)作門檻,使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加易于理解和分享,無論是數(shù)據(jù)報告還是決策建議,都能以直觀、清晰的方式呈現(xiàn)給相關(guān)?員。15|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告核心優(yōu)勢4:異構(gòu)數(shù)據(jù)源全面接入SwiftAgent3.0實現(xiàn)了異構(gòu)數(shù)據(jù)源的全面接入,無論是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),無論是內(nèi)部數(shù)據(jù)還是外部數(shù)據(jù),都能被高效整合和利用。支持的數(shù)據(jù)源包括數(shù)據(jù)湖倉(如Hive)、再務(wù)型數(shù)據(jù)庫(如MySQL、Oracle)、分析型數(shù)據(jù)庫(如StarRocks、Doris)以核心優(yōu)勢5:洞察報告能力深度提升化,用戶可以完整了解大模型的思考過程,包括數(shù)據(jù)收集維度、數(shù)據(jù)清洗邏輯、異浪及歸因分析等。平臺還能深度推理并生成專業(yè)洞察報告,自動沉?行業(yè)知識,減少對微調(diào)的依核心優(yōu)勢6:洞察與決策路徑全面打通SwiftAgent3.0打通了洞察與決策路徑,提升了數(shù)據(jù)分析與洞察的實時性和準確性,確保決策能夠迅速轉(zhuǎn)化為行動。平臺能夠?qū)崟r檢融關(guān)鍵指標的異浪波動并觸發(fā)預警機制,同時基于數(shù)據(jù)洞察和企業(yè)知識庫生成智能策略建議,并提供參考文獻可追?功能,確保決策的模型+企業(yè)級語義平臺+多Agent架構(gòu)”,系統(tǒng)既能精準識別自然語言意圖,還可以基于大模型推理能力調(diào)用企業(yè)私域知識庫,如歷史經(jīng)營策略、行業(yè)分析范式,自動生成包含歸因分析和建議的智能報告,當前階段雖聚焦于“建議生成”,但已為“智能決策”埋下關(guān)鍵16|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告北京數(shù)勢云創(chuàng)科技有限公司(原京東副總裁黎科峰博士創(chuàng)立),是行業(yè)領(lǐng)先的Data+AI產(chǎn)品提供商,整合DeepSeek能力,深耕大金融、高科技制造和泛零售等領(lǐng)域,為企業(yè)提供基于大模型增強的數(shù)據(jù)分析智能體平臺、智能指標平臺、智能標簽平臺系列產(chǎn)品,提升企業(yè)的數(shù)字化決策能力,推動企業(yè)數(shù)字化升級。數(shù)勢科技目前已服務(wù)包括民生銀行、江蘇銀行、上海銀行、中原銀行建投、國信證券、海通證券、西南證券、方正證券、富德生命人壽、中信期貨、沃爾瑪/山姆、博世、寶潔、胖東來、星巴克、霸融、零售消費及高端制造行業(yè)頭部企業(yè)。數(shù)勢科技已獲得騰訊、深創(chuàng)投、17|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告某城商行成立于2014年,自成立以來高度重視數(shù)字金融建設(shè),2018年全面啟動數(shù)字化轉(zhuǎn)型,積極探索發(fā)揮數(shù)字化優(yōu)勢賦能,以客戶為中心,推進數(shù)字化產(chǎn)品創(chuàng)新,提升金融服務(wù)(2)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推動下,銀行業(yè)正面臨日益激烈的市場競爭和快速變化的客戶需求。在這—背景下,基于指標的分析已成為提升銀行競爭力、優(yōu)化決策過程和改進業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵然而,當前該銀行在指標管理和開發(fā)方面存在—些不足:第一,指標管理功能有待完善。指標分散在各種報表中,在命名、口徑等方面缺乏統(tǒng)—管理;第二,指標開發(fā)效率有待提高?，F(xiàn)有依賴人工開發(fā)寬表數(shù)據(jù)集來加工指標的方式,需求響應緩慢;第三,智能化分析能力不足。不具備問答式、智能化的指標數(shù)據(jù)分析能力,缺乏預警歸因(3)解決方案該銀行基于數(shù)勢科技的SwiftAgent產(chǎn)品打造智能分析解決方案,該方案以提升數(shù)據(jù)分析效率和響應速度為目標,通過構(gòu)建指標語義層、采用Agent架構(gòu)、增加反問機制、配備加速引擎以及適配主流國產(chǎn)模型,該方案以多輪對話的方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)指標的靈活查詢、自動歸因分析、可視化報告自動生成以及指標全生在項目實施過程中,數(shù)勢科技對該銀行的各類數(shù)據(jù)源進行整合,構(gòu)建統(tǒng)—的指標語義層,應用等部分?；竽Ｐ瓦x擇了經(jīng)過實際應用驗證的國產(chǎn)大模型,并對其進行了Prompt微18|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告調(diào)和模型微調(diào),以確保其在銀行數(shù)據(jù)分析場景中的高效應用。企業(yè)數(shù)據(jù)源對銀行的各類數(shù)據(jù)源進行了整合,包括業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)湖等,確保了數(shù)據(jù)的規(guī)范化和標準化管理。指標語義層構(gòu)建了統(tǒng)—的指標語義層,明確定義了各類指標的計算口徑和業(yè)務(wù)含義。SwiftAgent產(chǎn)品通過與用戶的交互式問答,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)指標的靈活查詢、自動歸因分析、可視化報告自動生成以及指標全生命周期的預警分析。數(shù)據(jù)分析應用業(yè)經(jīng)營分析、企業(yè)營銷復盤和業(yè)務(wù)團隊日常用數(shù)三大應用場景,為銀行的各級管理層提供此方終以數(shù)勢科技SwiftAgent為純心產(chǎn)品,結(jié)合了最先進的大模型技術(shù)(LLM)和指標語義、標簽語義的數(shù)據(jù)分析能力,應用RAG和AIAgent能力,幫助企業(yè)內(nèi)大范圍的業(yè)務(wù)和非技術(shù)?員通過簡單問答快速獲取數(shù)據(jù)指標和洞見,智能化解讀數(shù)據(jù)和生成報告,輔助智能方終的技術(shù)創(chuàng)新點如下:第一,指標和標簽語義層確保數(shù)據(jù)查詢準確性。通過構(gòu)建企業(yè)的標準化語義層,預設(shè)數(shù)據(jù)指標和標簽的定義與管理,避免業(yè)務(wù)理解不—致,讓大模型更準確地理解用戶需求,從而輸出更精準的結(jié)果。例如,許多企業(yè)在嘗試通過大模型與企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)進行對話時,浪浪遇到由于大模型對業(yè)務(wù)理解不準確而導致的結(jié)果偏差問題。而數(shù)勢科技通過構(gòu)建標準化語義層,為數(shù)據(jù)指標和標簽設(shè)定了明確的定義和管理規(guī)則,使得大模型能夠準確理解業(yè)務(wù)需求,從而提供更準確的分析結(jié)果。19|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告項目實施之前，業(yè)務(wù)部門經(jīng)常對數(shù)據(jù)分析結(jié)果提出質(zhì)疑，認為數(shù)據(jù)不準確際情況。但自從構(gòu)建了指標和標簽語義層后，這種情況大大減少了，因為個子任務(wù)，并自動調(diào)用相應的工具和算法進行處理。這種自動化的處理方某次業(yè)務(wù)部門需要對—個大型項目進行風險評估20|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告第三,反問機制支持行內(nèi)業(yè)務(wù)人員模糊提問。比如，有領(lǐng)導提問:“幫我看下最近的業(yè)務(wù)情況?！盨wiftAgent會反問:“您是想了解哪個業(yè)務(wù)條線的情況?是信用卡、小微、財富管理還是其他業(yè)務(wù)條線的指標呢?”通過這樣21|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告第四,自研指標數(shù)據(jù)加速引擎提升百億級場景數(shù)據(jù)查詢效率。數(shù)勢科技通過自研指標加速引擎(HyperMetricsEngine)，可將結(jié)果生成用時降低至5秒左右，提升用戶交互體驗。在當今快節(jié)奏的工作環(huán)境中，用戶對數(shù)據(jù)分析結(jié)求越來越高。數(shù)勢科技自研的指標加速引擎能夠快速處理大量數(shù)據(jù)，并在短加速引擎，他們可以在瞬間得到結(jié)果，大大提高了工作效率，也提升了他(4)價值與效果通過智能指標和分析平臺建設(shè)，數(shù)勢科技助力該銀行實現(xiàn)如下價值:第二,低代碼指標開發(fā)提效。通過直觀圖形化界面和自動化數(shù)據(jù)處理技術(shù)簡化指標定義流第三,智能化指標靈活分析。融合大模型能力，實現(xiàn)自然語言交互、自動圖表繪制、數(shù)據(jù)分析報告生成和多維度歸因分析，以支持用戶快速獲取和理解業(yè)22|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告3.2案例2:某城商行借助數(shù)據(jù)分析Agent實現(xiàn)AI報告生成,效率提升40倍要包括數(shù)據(jù)分析師、產(chǎn)品經(jīng)理、工程師等角色，主要服務(wù)內(nèi)容是利用BI工具為分支行完成兩項主要工作:—是對所有分支行的核心指標進行排名;二是撰寫績效考核報告。這據(jù)分析師提取相關(guān)數(shù)據(jù)報表，再由業(yè)務(wù)人員依據(jù)該報表制作報告模板，隨礎(chǔ)場景上，價值比較有限。然而，銀行內(nèi)部真正高頻且亟待解決的痛點是報不僅要包含數(shù)據(jù)表格，還要有對數(shù)據(jù)的解讀以及相應的策略建議。只有真第一步:報告框架生成?；谄髽I(yè)數(shù)據(jù)庫和行業(yè)通用知識，自動化生成報告框架，作為后續(xù)內(nèi)容填充的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ);23|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告第二步:子問題生成。根據(jù)指標語義層,SwiftAgent生成報告中每個子問題,嚴格依據(jù)存量指標進行構(gòu)建;第三步:數(shù)據(jù)提取與分析。針對每個子問題,自動化調(diào)用相應的Agent進行數(shù)據(jù)取數(shù)、分析,并生成相應的內(nèi)容;第四步,結(jié)果填充。將分析內(nèi)容結(jié)構(gòu)化輸出為完整報告。通過這種創(chuàng)新的AI報告生成能力,Swi測的結(jié)構(gòu)化報告,輔助用戶決策。這種報告不僅幫助用戶精準研判市場動態(tài),也能提升投借助數(shù)勢科技SwiftAgent的AI報告生成能力信用卡部門首先與數(shù)勢科技開展合作探索,打造速贏場景,六周時間即完成項目落地:項目落地步驟一:分析報告場景與指標體系梳理(約2周)在引入AI報告生成技術(shù)的初期,關(guān)鍵任務(wù)是將抽象的業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)化為可量化的分析指標。項目團隊首先與業(yè)務(wù)部門合作,確定從信用卡用戶活躍度和營銷策略分析兩個場景入手。通過從銀行數(shù)據(jù)中臺接入信用卡交易數(shù)據(jù)、手機銀行行為日志以及據(jù),團隊構(gòu)建了涵蓋DAU(日活躍用戶數(shù))、MAU(月活躍用戶數(shù))、消費頻次、綁卡交易占24|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告同時,在信用卡運營策略效果評估方面,團隊與銀行共同對活動進行了細致分類,針對促項目落地步驟二:分析模板設(shè)計與持續(xù)優(yōu)化(約2周)實現(xiàn)報告生成自動化與智能化的關(guān)鍵在于打造可復用的合作,定義了分析模板的整體架構(gòu),并為每種分析范式設(shè)計了不同的可視化類型和總結(jié)側(cè)重點。針對核心信用卡活躍類指標的歸因分析,采用了維度歸因、因子歸因和分析樹歸因三種范式的融合方案,確保報告接收方能夠從多個視角全面了解指標變化的原因。通過與銀行分析師的共同努力,項目團隊建立了約20個分析模板庫,按報告類型分類存儲,并記錄版本迭代歷史。這—舉措旨在提升AI生成報告的采納率。測試數(shù)據(jù)顯示,采納項目落地步驟三:培訓推廣,從試點到規(guī)?；目缭?約2周)試點推廣是驗證項目價值的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。項目團隊與銀行合作,選擇信用卡中心的用戶運營與活動運營團隊作為試點對象,覆蓋超過50%的分析師團隊,并建立了問題反饋通道,每周收集用戶需求。經(jīng)過2周的試點運行,報告生成時間從原來的2.5個工作日(純?nèi)斯ぷ跒樾庞每ㄖ行目焖偬嵝Р⑼瓿伤仝A場景后,項目團隊制作了培訓視頻,將報告生成能力推廣至對公貸款業(yè)務(wù)團隊,鼓勵更多業(yè)務(wù)團隊嘗試使用AI報告工具。經(jīng)過—系列實踐和探索,該頭部城商行信用卡部門在AI報告生成方面取得了顯著成效。根據(jù)業(yè)務(wù)團隊實測反饋,報告生成效率提升了約40倍(按每日8小時工作時長計算,從20小時縮短至0.5小時)。這—效率提升使業(yè)務(wù)團隊能夠?qū)⒏嗑呗缘闹贫ê蛢?yōu)化中,減少重復性數(shù)據(jù)搬運工作。25|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告3.3案例3:書亦燒仙草引入數(shù)據(jù)分析Agent,實現(xiàn)門店運營精細化書亦燒仙草成立于2007年,是—家致力于打造健康茶飲、為顧客提供好奶好料產(chǎn)品體驗的優(yōu)質(zhì)新茶飲品牌。目前書亦燒仙草在全國門店數(shù)量突破5000家,并且已在越好、印尼、泰近年來中式茶飲連鎖行業(yè)迎來的爆發(fā)期,多個品牌實現(xiàn)了全國數(shù)千家店的規(guī)模化連鎖,甚至拓展到海外市場。隨著門店規(guī)模迅猛擴張和同行競爭日趨激烈,書亦燒仙草將精細化門在輕資產(chǎn)運營的商業(yè)模式下,書亦燒仙草8成左右的門店來自品牌的加盟商,而門店運營要解決的關(guān)鍵問題就是如何讓加盟商門店跟自營門店—樣,做到標準化管理和運營。同時,加盟直營化的強管理模式,讓茶飲連鎖企業(yè)積累了大量客觀的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù),引入智能分析Agent,可以數(shù)十倍提升標準化管理和運營的效率。場景1:月度經(jīng)營分析會書亦燒仙草每月都會從各奏域到分公司到總部,逐級提交經(jīng)營分析報告,作為管理團隊每過去,各業(yè)務(wù)部門和分查公司都需依賴內(nèi)部分析師,通過向數(shù)據(jù)部門提需取數(shù)或手工處理數(shù)據(jù)的方式,編寫月度分析報告,存在手工數(shù)據(jù)處理效率低、數(shù)據(jù)整合困難、分析維度有數(shù)勢科技為書亦燒仙草整合企業(yè)數(shù)據(jù)、搭建集團統(tǒng)—的指標體系。然后,通過覆蓋目標達成、銷售、產(chǎn)品、競品等多維度的智能分析模塊,結(jié)合預警機制,實現(xiàn)從數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)問題到26|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告場景2:督導巡店中,1名督導通常覆蓋20-30家店,在日常工作中往往還面臨著“對上”和“對下”的雙重負擔,既要向區(qū)域經(jīng)理定期發(fā)送總結(jié)數(shù)據(jù)匯報的日報,從BI看板、三方外賣平臺以及各種門店管理工具中手工提取數(shù)據(jù)、加工、整理總結(jié)成報告;又要向管轄的每個加盟商提供品牌賦能和情緒價值,回答加盟商的各種問題,例如“門店如何提升業(yè)績”、“如何優(yōu)化門在這樣的高負荷、低人效的工作場景下,極易出現(xiàn)管理漏洞。因此需要讓數(shù)據(jù)賦能督導,讓數(shù)據(jù)簡單可用,在最重要的戰(zhàn)場上讓數(shù)據(jù)發(fā)揮價值。在目標設(shè)定、巡店計劃、門店稽核和效果驗收四個督導工作的關(guān)鍵環(huán)節(jié),為其提供隨身助27|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告.目標設(shè)定:精確明確門店巡檢的純心目的,涵蓋提升服務(wù)質(zhì)量、確保運營標準執(zhí)行、優(yōu)化門店環(huán)境等多個關(guān)鍵方面。同助智能分析工具,以對話式界面直觀展示門店業(yè)績排名和同店對比分析,從而迅速鎖定需要重點巡查的門店。.巡店計劃:充分利用智能分析工具的知識庫功能,精準確定巡店的具體地址及其他相關(guān)信息。同時,同助強大的數(shù)據(jù)分析能力,明確每次巡店應重點關(guān)注的業(yè)績指標及其潛在波.門店稽核:運用智能分析工具,對門店的各項問題指標進行全面檢查。例如,—旦發(fā)現(xiàn)新品銷售情況不佳,系統(tǒng)會深入探究并歸因于“產(chǎn)品上新動作”等相關(guān)系列指標的問題,并即時調(diào)用知識庫中的相關(guān)文檔和標準化操作程序(SOP),指導進行快速有效的問題糾.效果驗收:通過對比分析巡檢前后的各項關(guān)鍵指標變化情況,利用數(shù)據(jù)分析手段全面評估門店在服務(wù)、產(chǎn)品、運營等多個方面的實際提升效果,為門店的持續(xù)優(yōu)化和業(yè)績提升提在月度經(jīng)營分析會場景,同助SwiftAgent,書亦燒仙草在經(jīng)營分析決策效果和效率上有了顯著提升:.效率提升:報告生成時間從3天縮短至1小時,釋科?力投入策略制定;28|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告.決策精準:通過數(shù)據(jù)歸因減少主觀猜測(例如,江蘇區(qū)域業(yè)績下滑并非員工能力問題,而是因競品集中開店導致市場份額被擠壓);.成本優(yōu)化:預警系統(tǒng)提前識別風險市場(如浙江杯量占比后三),避免資源浪費;.越用越聰明的決策能力:AI模型持續(xù)學習業(yè)務(wù)變化和數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)邏輯(如新品上市在督導巡店場景,同助SwiftAgent,書亦燒仙草實現(xiàn)優(yōu)化門店管理、提升督導效率:.快速數(shù)據(jù)獲取:通過快速數(shù)據(jù)查詢功能,督導能夠迅速獲取關(guān)鍵的門店運營數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)分析效率;.自動化巡店計劃:自動生成巡店計劃,使督導能夠更專注于門店管理和問題解決;.問題定位:智能督導助手能夠準確定位業(yè)績指標的下滑或波動的原因,幫助督導快速識別關(guān)鍵因素;.有效業(yè)務(wù)策略:提供了基于數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)策略知識庫,幫助督導根據(jù)門店具體情況制29|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告3.4案例4:某頭部車企研究院借助數(shù)據(jù)分析Agent實現(xiàn)試制參數(shù)設(shè)計效率飛躍(1)企業(yè)介紹某汽車集團是大型國有控股股份制企業(yè)集團,其下屬的研究院是集團的技術(shù)管理部門和研發(fā)體系的核心樞紐,主要負責多個自主品牌的產(chǎn)品開發(fā)及新技術(shù)的規(guī)劃制定與實施工作。(2)業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)該車企研究院肩負著推動企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新與市場競爭力提升的重要使命,但面臨來自消費者和競爭者的雙重壓力:—方面,消費者購車需求日益多元化且變化迅速,涵蓋外觀設(shè)計、內(nèi)飾質(zhì)感、動力性能、智能化配置、燃油經(jīng)濟性、安全性等多個方面,這要求車企必須縮短研發(fā)周期,快速推出新款車型;另—方面,面對激烈的競爭市場,車企需要在產(chǎn)品性能、技術(shù)特點等方面打造“護城河”型產(chǎn)品,同時隨著競爭對手不斷推出新的產(chǎn)品和技術(shù),車企需要對已有車型進以上壓力要求該車企研究院實現(xiàn)敏捷的車型開發(fā)工作,以快速響應市場。然而,這對試制工程師來說帶來了巨大的挑戰(zhàn)。每—款車型有上百個需要關(guān)注的指標,乘以負責的車型數(shù)量后,整個部門需要管理超過10萬個指標,試制工程師的工作極為繁重,他們需要反復進行實驗和調(diào)整,力求確保汽車的質(zhì)量和性能達到最佳狀態(tài)。試制工程師日常大量的時間用于繁瑣的取數(shù)和計算工作,傳統(tǒng)BI報表的靈活性不高、智能化水平不足,難以滿足試制工程師復雜多樣的用數(shù)需求。(3)解決方案試制工程師的參數(shù)設(shè)計工作是后續(xù)樣車試制的基礎(chǔ),確保試制車輛能夠滿足設(shè)計要求和市場需求。具體而言,參數(shù)設(shè)計工作可以總結(jié)為四大核心環(huán)節(jié):第一,數(shù)據(jù)獲取。在參數(shù)設(shè)計的起始階段,試制工程師需要全面且精準地收集各類數(shù)據(jù),包括從市場調(diào)研中獲取消費者對車輛性能、配置及外觀的期望偏好,分析競爭對手的產(chǎn)品性能和技術(shù)特點,從公司內(nèi)部收集設(shè)計文檔、技術(shù)第二,性能參數(shù)和指標計算。試制工程師根據(jù)車輛的設(shè)計目標和市場定位,計算關(guān)鍵性能參數(shù),如加速性能、制動性能、操控性能和燃油經(jīng)濟性等,并考慮不同工況(如城市道30|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告路、高速公路、山區(qū)道路等)對性能的影響。同時,結(jié)合市場調(diào)研數(shù)據(jù)、競爭對手分析以及法規(guī)標準和安全要求,確定各項性能指標的閾值范圍,并評估不同配置和選裝件對性能指標的影響,從而為后續(xù)的參數(shù)確定提供科學合理的依據(jù)。第三,試制車型參數(shù)確定。確定試制車型的具體參數(shù)時,試制工程師根據(jù)產(chǎn)品策略和定位,充分融入自身多年積累的豐富經(jīng)驗,結(jié)合實際生產(chǎn)中的工藝限制、成本因素以及整體性能平衡等多方面考慮,對參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)整。第四,形成報告&匯報。試制工程師在完成試制車型參數(shù)確定后,需將整個工作成果系統(tǒng)地整理成詳細報告,并向相關(guān)部門和人員進行匯報。在參數(shù)設(shè)計工作中,取數(shù)和計算通常占據(jù)試制工程師80%的時間,且出錯率較高,—旦最終的參數(shù)設(shè)計錯誤,所有工作需要推倒重來。在此背景下,該汽車研究院與數(shù)勢科技展開合作:其一,搭建指標平臺,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)指標的統(tǒng)一、高效管理和應用;其二,利用大模型的力量,實現(xiàn)智能取數(shù)、問數(shù),提升數(shù)據(jù)獲取的效率和準確性;其三,借助智能報告生成,縮短從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策建議的距離,進一步實首先,借助數(shù)勢科技智能指標平臺SwiftMetrics,以及數(shù)勢科技多年來服務(wù)企業(yè)客戶沉淀的指標規(guī)范化方法論,該汽車研究院實現(xiàn)對數(shù)據(jù)指標的統(tǒng)—、高效管理和應用。31|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告標、衍生指標均可通過動態(tài)業(yè)務(wù)邏輯計算實時生成，業(yè)務(wù)團隊可以零創(chuàng)碼調(diào)BI工具,適配各種數(shù)據(jù)底座,避免廠商鎖定，這也是和其他指標平臺廠商相比，該汽車研可以讓用戶隨時隨地地通過自然語言交互來取數(shù)用數(shù)，并保型相關(guān)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)競爭對手過去三個月的表現(xiàn)，找到性能和經(jīng)能做到初步給試制工程師出最終參數(shù)的決策建議，再以文柱形式進行總結(jié)，幫和計算工作得以通過智能化手段解決，工作效率提升5倍以上時間和精力用于更具價值的工作，如競爭對手調(diào)研、用戶反饋收集、歷史經(jīng)32|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告某國際快消品巨頭是全球領(lǐng)先的日用消費品公司之—,旗下?lián)碛斜姸嘀莫毩⑵放?覆蓋美容護膚、個人清潔、家居護理、口腔護理和嬰兒護在當前競爭白熱化的消費品行業(yè)中,市場環(huán)境瞬息萬變,消費者需求日益多樣化且快速更迭,產(chǎn)品生命周期不斷縮短。在這樣的背景下,僅僅依靠傳統(tǒng)經(jīng)驗和直覺來制定決策已經(jīng)遠遠不夠,企業(yè)必須以數(shù)據(jù)為驅(qū)動,精準洞察市場趨勢、消費者偏好和競爭對手動態(tài),從快消品公司大多采取矩陣式經(jīng)營,該國際快消品巨頭則是其中的典型代表。集團內(nèi)的每個品牌都是獨立的經(jīng)營單元,這種模式在提升品牌靈活性和市場響應速度的同時,也帶來了集中化的IT部門通常采用標準化的數(shù)據(jù)管理流程,且需要在多個品牌和業(yè)務(wù)單元之間進行資源分配,使得數(shù)據(jù)獲取和分析的周期較長,難以滿足品牌團隊對數(shù)據(jù)的即時需求。品牌團隊可能需要等待數(shù)天甚至數(shù)周才能獲取到所需的數(shù)據(jù),導致決策滯后。該國際快消品巨頭過去在數(shù)據(jù)質(zhì)量方面已投入較大精力,在大模型技術(shù)出現(xiàn)后,希望借助數(shù)據(jù)分析Agent的價值不僅僅停留在智能問數(shù)層面,為企業(yè)做出決策分析才是其核心價值,這其中涉及到非常多的技能要求,包括智能問數(shù)、診斷歸因、報告生成、建議生成,33|2025年中國數(shù)據(jù)分析Agent實踐與案例研究報告數(shù)勢科技與該國際快消品巨頭以“GM(GeneralManager)智能問數(shù)”場景作為切入點,探索大模型驅(qū)動的數(shù)據(jù)分析智能體。數(shù)據(jù)分析智能體基于大量數(shù)據(jù)的背后,自動從各個角度完成深度分析,得出最終的關(guān)鍵結(jié)論,并將分析結(jié)果總結(jié)為日報,發(fā)送給業(yè)務(wù)單元高管,旨在幫助他們快速了解業(yè)務(wù)進展、市場變化和潛在問題。數(shù)據(jù)分析智能體的技術(shù)實現(xiàn)關(guān)鍵如下:體的“大腦”,通過模擬?類的深度思考過程,能夠?qū)碗s問題進行多維度、多層次的分析。此外,DeepSeek還支持逐步推理,能夠?qū)碗s問題分解為—系列邏輯步驟,逐步推導出解決方終。這種推理方式不憑提高了問題解決的準確性,還增強了分析過程的透明度,使用戶能夠清晰地理解決策依據(jù)。數(shù)勢科技將DeepSeekR1領(lǐng)先的MoE專家架構(gòu)以及長思維鏈推理能力,注入SwiftAgent,使SwiftAgent能夠自動的深度思考,找到數(shù)據(jù)和決策之間的因果推理關(guān)系,為企業(yè)提供更第二,多Agent架構(gòu)實現(xiàn)復雜問題的拆解與協(xié)同執(zhí)行。多Agent架構(gòu)是解決復雜問題的關(guān)鍵。通過將復雜問題拆解為多個查問題,并分配給不同的查Agent進行處理,可以顯著提高問題解決的效率和準確性。每個Agent專注于特定的任務(wù)或領(lǐng)