“数据智能从“辅助工具”迈向“决策主体”的层级进化之路。

某国际化大型企业，每月一次的经营分析会，曾经就像是打仗一样。为了准备会议的报表和汇报PPT，业务团队需提前20天进入备战状态：分析师加班取数问数，处理Excel表格，各部门反复核对数据口径，最后还少不了一顿争吵。

而如今，这项工作被极速压缩到了一天。

从20天到1天的惊人变化，背后是开普云掀起的一场关于Data Agent的变革。

当多数企业仍陷入为“马车装发动机”的思维困境之时，开普云——这家“老牌”技术公司，选择了一条更根本、也更艰难的路——不是给旧马车装上发动机，而是重新设计一辆智能汽车。

四个时代与五个层级：开普云的历史坐标

我们正站在一个关键转折点。AI竞争的核心，已从模型能力转向了价值创造。而拥有规划、编排、执行以及记忆能力的智能体，正成为AI落地产业的关键桥梁。

OpenAI创始人Sam Altman表示：“我们相信，在2025年，我们可能会看到第一批Agent‘加入劳动力市场’，并实质性地改变公司的产出。”‌比尔·盖茨则断言：“智能体会改变每个人与计算机交互的方式。”

作为在信息产业深耕20多年的行业老兵，开普云在智能体时代到来时，展现出巨大的自我革命勇气。

要理解开普云的选择，必须回到历史的坐标系中。在数据智能20年的发展中，开普云见证并参与了行业的完整演进过程，形成了独特而宽广的视角。在开普云看来，数据智能的发展可以分为四个发展阶段：

以Excel为主要工具的手工报表时代（即使是今年很多企业仍以Excel为主）；大数据平台、数据中台的时代（2015年国家大数据战略实施）；敏捷BI时代（从IT主导向业务主导转变）；AI驱动的数据分析时代（2023大模型划时代突破为标志）。

但开普云的视野并未止步于此。“我认为AI驱动数据分析共分为五个技术层级。” 开普云副总裁、AI事业部总经理倪金松，提出了更具前瞻性的技术世界观。

在倪金松的“AI世界观”中，L4阶段正是Data Agent与传统BI深度结合的临界点——数据智能开始从“功能辅助”进入“主体性觉醒”的新阶段。

开普云目前恰好正处于L4阶段，并积极向L5演进。这一历史纵深感与技术前瞻性，构成了开普云选择一条更艰难、也更根本的“重构之路”的坐标点。

为什么大多数Data Agent项目都失败了？

现在，做一个Agent有多容易？一个资深开发者告诉数据猿，用开源框架一天就能搭一个产品出来。似乎技术门槛并不高，但是落地情况极不理想。

市场研究机构Forrester在2024年的调研中发现，虽然78%的企业正在探索或部署AI Agent项目，但只有22%达到了预期的业务目标。

失败的根源在哪？主要来自以下几个方面：

外挂式Agent：为马车装发动机

很多企业在用“工具思维”拥抱Agent：在原有的产品框架上“外挂”一个智能问答模块，美其名曰实现了交互方式从“拖拉拽”到“自然对话”的进化。但这种“外挂式Agent”，无法触及业务的核心痛点：系统割裂、数据孤岛以及业务语义隔阂等。这种模式，短期或许能起到局部提效的作用，长期却无法形成真正的智能闭环。

从业务流程到Agent化的“双重鸿沟”

实际上，在企业中，大量人力仍被困在大量流程化、重复执行的任务中，比如：填写表格、访问数据库、业务审批……这本是Agent最能大展身手的领域，然而现实却是——许多公司不知道如何将这些流程进行Agent化。从业务流程到Agent化中间，存在工程化鸿沟。

更棘手的是，工具有时候听不懂行业“暗语”，难以融入工作流程，这种现象被称为“语义鸿沟”，这也是Agent落地的一大阻碍。

Agent技术的自身挑战

很多人对于Agent有着过高的技术乐观，仿佛Agent是一个开箱即用的万能工具。但实际上即使不考虑业务的问题，Agent本身也面临多项技术挑战。

幻觉问题、黑箱决策、系统融合难题……就连被寄予厚望的多Agent协作，目前效率仍不尽如人意。AI领军人物吴恩达曾感慨：“让两个Agent正常协作，犹如实现双重奇迹。”

这些问题共同指向了同一个原因：企业只是做了一个智能工具，而不是真正的Data Agent系统。很多企业在做的事，本质是在为功能机装安卓系统：没有选择去掉物理按键，重新开发一套适配于智能时代的iOS系统，从底层来一次彻底的重构。

重构之路——长在智能体平台上的数据智能体

在行业普遍陷入迷茫之际，开普云没有选择打补丁的方式，而是发起了一场由内而外的系统性重构。因为真正的智能，无法建立在旧架构之上。

产品哲学：能够自主进化的智能系统

倪金松将Data Agent定义为“数据+算法+领域知识+行动能力”的融合体，能将数据资产转化为自主进化的智能决策闭环。

定义就决定了，开普云不会局限于单点技术的突破，更不会满足于用AI“优化”旧流程，而是将Data Agent视为一个开放的、持续进化的“智能系统框架”，用于深度塑造企业数据智能的基础设施与决策中枢。

架构重生——生于平台，长于生态

如果说哲学是产品的灵魂，那么产品就是哲学的具象化表达。

就像种庄稼一样，开普云为Data Agent数据智能体准备了一片适宜土壤——让它 “长”在“开普云自研的开悟AI Agent智能体平台”上。因此，这也意味着Data Agent数据智能体将吸取开悟AI Agent平台的所有养分，包括知识库、MCP服务、各类插件、RAG引擎等，且这些功能均能被复用。

传统的BI架构遵循着这样的逻辑：ETL→数仓→报表，这是预定义、确定性的单向管道。这种架构存在局限性，系统只能按照固定脚本运行，只能“被动看数”。你想换个角度看数据？对不起，得重新开发。

开普云Data Agent数据智能体则完全颠覆了这种线性架构，变成了“智能体平台+问数引擎”的创新架构，在语义指标层构建完善的元数据管理、语义模型及数据分析引擎体系，不仅实现了基础的查数、问数、归因分析功能，更拓展了复杂任务自主规划、深度分析报告呈现及异常指标监控等高阶业务能力。

在数据平台的基础上，不再依赖IT部门/数据分析师预设报表或人工建模，而是通过自然语言理解业务语义，动态生成深度分析路径，实现从“查数据”到“做决策”的业务需求。

新的架构有什么好处吗？举个例子你就明白了。

比如，在金融场景，你想知道“今年贷款余额变化趋势”。传统BI工具只能根据预设的查询规则输出贷款余额数据，想要更多内容，对不起，你得重新设置；而开普云Data Agent数据智能体，它会先理解你的意图，仔细揣摩问题后主动提供多个维度的细化选项，让用户进一步明确数据分析的角度和范围。然后，系统会根据用户的选择，将分析任务拆解为5个子任务，获取每月全国贷款余额数据、贷款余额的月度变化趋势、各分行贷款余额分布情况、不同产品类别的贷款余额结构变化数据后，再形成综合的贷款余额变化的趋势分析报告。

整个过程完全是自主的，不需要分析师提前预设。

对比来看，传统的BI系统的执行逻辑是沿着“if-then”的固定流程，而开普云Data Agent数据智能体则是为一个目标——该如何思考、编排和调用工具的自主求解。后者体现了高度的“主观能动性”。

模块化设计理念：像搭乐高一样搭建系统

开普云Data Agent另一个重要理念，就是模块化。

正如倪金松所阐述的那样，“在内部通过模块化、组件化实现积木式组装，客户可自由搭建意图模块和分析处理流程逻辑，保持高度的灵活性和自主性；在外部，以松耦合的方式支持‘插拔式接入’业务系统接口，从而以开放的姿态适应复杂场景。”

具体来说， 就是把共性能力标准化、平台化，并且充分抽象出智能化数据分析场景中的子需求，设计研发成为Agent平台的组件或工具；平台与平台之间、组件与组件之间、工具与工具之间均为松耦合模式，可随意组装、组合，并可由大模型灵活调用。

实践证明，基于开普云Data Agent系统，能有效降低项目实施周期。从多个数据表搭建POC到上线运行，可在一周内完成；而对于接入多源业务系统的数据中台+智能分析项目，实际交付上线周期可压缩至一个月。

无论是大数据平台、数据中台，BI还是Data Agent，其价值发挥的前提在于跨系统、跨平台的数据透视能力。然而，在现代企业中，数据和系统割裂的问题是普遍存在的。这种开放式的架构和模块化的理念，让开普云突破了封闭式数据分析工具的范畴，成为了真正开放的行动者。正是这样的设计，让开普云的产品不仅服务于数据部门，更成为连接多系统、驱动业务联动的“决策调度中枢”，真正实现了从工具到决策赋能者的升级。

Data Agent落地关键：从“看数据”到“数据决策”

Data Agent的价值不在于让人更快“看”数据，而在于改变数据如何被“用”于决策，乃至重塑业务流程。开普云围绕三大关键能力，为Data Agent构建了坚实的落地基础。

1、业务对象中枢：让AI理解业务本质

想要将AI用于产业，首先要让AI理解业务。

“我们意识到：要让Data Agent真正落地，不能只靠大模型‘硬猜’，必须给企业提供一套可自定义、可协同、可演化的业务语义建模能力。”倪金松提出了 “业务对象中枢”的概念。

如何理解这个概念，主要体现在三个层面：

对象即实体。开普云的做法是，把“项目”定义为一个可组合、可继承、可关联的语义对象。不同部门可以对同一对象有不同视图：财务部门关注预算执行，工程部门关注进度节点，但底层是同一个语义实体，避免“一物多表”。这种设计让业务对象不再是静态的“数据容器”，而是随业务演进动态生长的知识单元。

逻辑可编程。在平台中引入了“可编程业务逻辑层”，将业务规则从“被写死”的SQL中解放出来。企业可以用自然语言或低代码方式定义规则，这些规则会被编译成可执行的语义图谱，并与Data Agent的推理引擎打通；当用户问“哪些项目有风险”，Agent会自动调用这些业务规则，结合实时数据进行推理，而不是查预计算结果。这意味着：分析逻辑和业务规则同源，业务人员可参与维护，无需依赖IT反复开发。

知识可进化。开普云Data Agent系统提供从文档、数据到语义对象，再到可对话智能体的渐进式演化路径。这样，企业的业务理解不再是“锁在PDF里的静态知识”，而变成了可执行、可对话、可进化的数字资产。

通过“业务对象中枢+可编程逻辑（自然语言）+智能体协同”，开普云让企业既能保持对核心业务概念的自主定义权，又能享受Data Agent带来的动态智能。

2、可信Agent：让AI决策“看得清、信得过”

决定落地成败的另外一个关键，是要让客户对AI的决策“看得清、信得过”。

对于很多企业来说，模型可解释性不是“加分项”，而是准入门槛。特别是在金融、医疗、零售等行业，不只怕AI推理不准，也怕出错后无从归因。因此，一个带有完整证据链的数据结果，远比一个孤零零的结果更能赢得决策层的信任。

为此，开普云把“可解释性”从附加功能升级为系统架构的关键指标。在技术上构建了“推理—执行”双轨日志体系：在记录SQL执行日志记录的同时，又完整记录了Agent决策轨迹，包括它解析用户问题的逻辑是什么、选择了哪些工具？它尝试过哪些路径，又为何放弃？中间生成的假设是什么……每个节点都带时间戳、置信度和来源引用。这些过去隐藏在模型内部、“说不清、道不明”的决策轨迹，如今被清晰、结构化地陈列出来。

更重要的是，开普云同时扩展了传统的数据血缘系统，使其能跨越“AI层”和“数据层”。这样一来，即使最终的生成结果是通过多轮工具调用合成的，平台也能进行反向追踪。这意味着，无论AI的决策路径多复杂，用户都能溯源至源头，使得AI的每一次推理决策，都能寻到它的“来龙去脉”，真正实现“知其然，且知其所以然”。

3、数据飞轮：将准确性从60%提升到95%

Agent落地的另一大核心挑战，在于精准性。比如在智能问数的应用中，若单纯依赖大模型生成SQL，准确率通常只有60-70%，远未达到生产可用标准。

在开普云看来，提升NL2SQL准确率的真正瓶颈不在模型本身，而在自然语言的查询请求与企业真实数据语义之间的鸿沟。开普云并未采用端到端的大模型直接生成SQL，而是设计了一个可干预、可追溯、可兜底的流水线和数据飞轮机制。

具体而言，在意图规划阶段，通过轻量级模型识别查询类型并确定所需的数据域与可信视图；在约束感知生成阶段，通过在上下文工程中注入数据库Schema、主外键关系、RAG经验示例及业务规则等，引导模型生成合规语义SQL；在校验阶段，采用语法校验、语义校验的双规校验方式，确保最终SQL的准确性、一致性。

此外，系统还融合历史经验库与大模型反馈数据，形成持续优化的数据飞轮，进一步辅助提升生成结果的准确率与可靠性。

这套“组合拳”下来，生产环境下的数据查询准确率大幅提升至95%以上。（值得一提的是，准确性也是迈向L4阶段的关键指标。）

Agent时代，组织和开发范式正迎来悄然变革

开发范式的变革：“写代码的能力”彻底转变为“懂业务的能力”。

技术的落地，最终依赖人与组织的进化。Agent时代要求技术团队在研发、产品和交付理念上进行根本性转变。

“基于AI的Data Agent系统的部署实施，与传统的IT开发项目不同，与传统的BI分析项目也不同。”倪金松强调，“不需要很多代码层面的开发工作，也不需要IT人员随时待命为领导的即时性需求写SQL语句。”

这种转变的背后，是开普云将复杂的技术能力封装为可视化、可配置的平台功能。平台通过四层设计实现业务自主：

1.流程搭建如搭积木：通过拖拽式流程引擎，业务人员可自由组装分析链路。系统提供标准化组件与提示词模板，用户可以像拼乐高一样按实际需求灵活调整，而无需理解底层的技术实现。

2.数据接入一键完成：从数据仓库到原始数据源，Schema可一键导入，语义指标体系、表关联关系均可通过界面直观构建。

3.业务系统无缝融合：OA、HR、知识库等内部系统的API，均可配置为平台插件，成为智能体可随时调用的“外部工具”。这种开放性设计，让Agent穿越系统孤岛，得以真正融入企业业务之中。

4.行业语言精准理解：企业特有的业务术语、行业“黑话”，可通过配置注入系统，让大模型真正听懂业务语言。例如，在制造业的“产能爬坡”，在金融业的“不良率”等术语，可能关联多个数据指标，以往数据理解起来极为困难。如今，这些行业话术都可以通过配置被系统学习和应用。

这种可配置式部署模式，无形之中也在重塑企业的人才结构和技术能力分布。将实施门槛从“写代码的能力”彻底转变为“懂业务的能力”。在某大型制造企业的实践中，业务部门人员仅经过3天培训，就能独立配置超过80%的数据分析场景。

企业竞争力的核心：从数据飞轮到能力飞轮

随着Data Agent的深度应用，一个更深刻的进化机制开始显现——系统不仅处理数据，更在积累智慧。开普云Data Agent的核心价值，最终体现在两种关键能力的循环增强上：“快速抽象业务本质的能力”与“构建高质量反馈闭环的能力”。平台自动构建“问题-答案”历史经验库，结合用户前端反馈和大模型自动化评判，不断充实业务相关经验知识。上述机制形成闭环的飞轮效应，可不断提升平台问数的准确性，在项目启动阶段可实现“低样本”或“零样本”启动，后续让用户感受到越用越准的智能化服务。

这种持续的进化能力，也在重新定义企业的核心数据资产。

倪金松认为：“未来企业的核心数据资产，将是一个融合数据、智能体与业务知识的一体化‘决策中枢’。它是持续进化的数字记忆体，也是其对手最难复制的战略优势。”

这一判断已经在实践中初现端倪。在已经部署开普云Data Agent的企业中，我们看到的不只是取数问数的效率提升，更是决策体系的系统性升级。

产业实践：从标杆案例到多行业渗透

开普云实施交付的北京国资AI Agent平台案例，在包括世界人工智能大会、2025全球数字经济大会等论坛上，获得了北京市人工智能赋能行业发展典型案例奖、推荐人工智能解决方案奖、行业标杆案例奖等奖项，并通过北京市经济和信息化局评审获得“信息软件企业行业模型首方案奖励”。北京国资的案例只是一个开始，开普云的Data Agent平台正在多个行业展现出强大的适应性。

生产制造：生产管理全链路智能决策

某跨国制造业企业基于开普云Data Agent实现了从产能调度、供应协同到终端销售的全流程AI智能分析、预警及辅助决策，大幅提升了企业管理决策效率，整体产能利用率提升了15%，供应链库存资金占用降低了20%，企业经营决策准备周期缩短了90%。

零售行业：综合商业体数智化运营

某国企重点零售企业利用开普云Data Agent实现商场运营智能化：构建了覆盖“人、货、场”全维度的数据中台，整合内部门店客流数据、销售数据、会员消费数据与外部市场动态、竞品信息、政策变化等多源数据，支持管理层以自然语言交互方式查询数据、生成经营分析报告，无需专业数据技能即可获取“门店坪效优化建议”、“品类调整方案”等决策支持，推动公司治理从“经验驱动”向“数据驱动”转型。系统上线后企业决策效率提升70%，核心业务指标监控响应时效从周级缩短至分钟级。

可以发现，这些案例的共同点是：不只是效率提升，更是决策模式的根本改变。

未来已来，只是尚未均匀分布。只有先行者能看到未来的轮廓，这或许是对“开悟”二字最深刻的诠释。

当人们惯于将AI视为创业新贵或者科技巨头的游戏时，开普云正以其独特的产业基因，为Data Agent的落地开辟一条笃定而清晰的路。

底气来自岁月沉淀的核心资产：处理复杂系统的工程深度、跨越技术与业务的复合人才、以及对2100多家客户真实痛点的深刻理解。这些看似传统的优势，恰恰是AI从演示走向交付时最稀缺的能力。

事实上，从AI算力基座、开悟智能体平台到Data Agent智慧应用，开普云已完成从底层支撑到上层应用的全链路闭环。这不仅是技术布局的完善，更标志着企业智能范式的一次深刻转型——Data Agent不再是一个孤立的功能模块，而是生长于平台、赋能于业务、进化于场景的“活系统”。

在AI从技术演示走向产业深耕的关键时期，开普云以工程化深度、业务理解力与系统重构勇气，正推动数据智能从“辅助工具”迈向“决策主体”。这条路或许艰难，却也是通往真正智能时代的必经之路。而开普云，正在这条路上，为行业写下具有启发性的注脚。

文：俊驰/ 数据猿

责编：凝视深空/ 数据猿