知识管理

第一次对一款 AI 产品如此上头。

2025 年 5 月 7 日

火山引擎 Data Agent 革新企业数据管理，AI 助力业务决策。核心内容： 1. Data Agent 如何打通企业数据资产与业务 2. 智能分析与智能营销 Agent 的功能展示 3. 实际案例测试，体验 Data Agent 的数据分析与执行能力

节前最后一个工作日，我终于拿到了火山引擎 Data Agent 的体验资格。光听名字，就能猜到：这是一款专注于数据场景的垂直型 Agent。

借助 AI，Data Agent 能把企业沉淀的数据资产和日常业务真正打通。在我看来，它很可能就是新一代企业级数据产品的雏形。

我们公司成立三年多，业务数据积累得越来越多，但受限于人手，始终没能搭建起自己的数据分析后台。

为了满足我日常的一些简单数据查询需求，技术同事专门在飞书上和数据库打通，预制了指令，让我能导出 Excel 表格，再自己做些基础分析。

可问题也就卡在这了。说实话，我并没有数据分析的背景，拿到一堆原始数据，想要挖掘有价值的信息，其实挺吃力的。每次导出表格，面对密密麻麻的数字，基本也就是看看整体的波动趋势。真要深入分析，还得专门麻烦技术同事帮忙处理，挺折腾的。

所以，四月初看到火山引擎发布 Data Agent 这款产品时，我就眼前一亮。

这次火山引擎发布的 Data Agent 包含两部分：智能分析 Agent 和智能营销 Agent。

每个企业都有自己的数据资产，但过去，像我刚才说的这种情况，业务人员真要把数据用起来、挖掘价值，并不容易。因为但凡想做得深入一点，就绕不开依赖数据分析团队或者技术同事来配合。

在企业里，这往往意味着流程繁琐，响应速度也很难跟上业务节奏。时间一长，很多人干脆放弃深度挖掘，数据的使用也就停留在“看看大概、做个参考”，很难真正成为决策引擎。

火山引擎 Data Agent 相当于是企业的 AI 数据专家。我们只需要把 CSV、JSON、API 甚至非结构化数据丢给它，让让它自动关联企业数据和知识库。之后，再用自然语言提问，它就能像专业数据分析师一样，生成详细的数据分析报告。

更有意思的是，Data Agent 并不止于完成数据分析这么简单。在分析之后，它还能落地执行。等后续复盘能力上线，这套 Agent 体系会更强大。你想想，前面有数据分析和执行策略，后面又有具体复盘。这相当于构建了一套可以迭代的数据飞轮。

五一假期，我体验了火山引擎 Data Agent 中的两个智能体。用下来，我真切感受到，企业内部使用数据的模式，很可能在不远的将来就会被彻底重构。至少对我们公司来说，已经不再需要专门的团队去开发数据分析平台，或者专职做数据分析了。

下面，我通过具体的案例测试下火山引擎 Data Agent 的实际效果。咱一个个来，先看智能分析Agent，再看营销策略Agent。因为墨问自己的数据没办法公开，所以，案例中我用了官方内置的 Demo。

打开汽车销售线索分析的 Agent，它的数据集是汽车线索订单明细表（当然是模拟数据）。假设我是一个销售团队的负责人，想了解下最近一段时间公司各个车型客户留资的数据情况。过去这种问题，肯定需要借助专业的同事才能搞定，而现在，我只需要输入：各车型留资质量分析。

撇开 AI 不谈。先问个问题：如果把这个任务交给你来执行的话，你会怎么干？

我想了下，如果换作我来执行的话，我会先定义任务本身。比如，留资质量到底是什么意思？怎么算质量高？怎么算质量低？这些信息，我需要和同事确认清楚，或者查查公司的知识库，看看以往是什么口径。只有把任务定义清楚之后，才能进入到执行环节。

有意思的是，智能分析 Agent 的第一步操作，正是先做一轮“事实调查”——比如，它会先确认什么叫“留资质量”，具体评估口径是什么，指标怎么算。这一点，其实和我们人执行任务时的思路几乎一模一样。

说白了，Data Agent 有点像 ChatGPT 的深度研究功能。火山引擎把这个能力，放到了企业内部的数据场景中。Data Agent 执行任务的逻辑，也是先规划任务的具体执行步骤，然后再分步执行。整个过程大概需要 15 分钟时间。

我放一个具体的执行 Gif 图，你可以直观感受下：左侧是任务规划流程，右侧则是执行细节。你会看到它一边自动生成 SQL 语句，一边实时检索内部知识库，甚至联网对关键信息做进一步确认。

这个功能确实很酷。我一直觉得 ChatGPT 近几年推出的最重要的功能之一就是 Deep Research。因为它可以帮助我们节省查找资料的时间，而且 AI 很擅长干这事。而现在，火山引擎的 Data Agent，几乎把同样的思路移植到了企业的数据场景。

最后生成的深度分析报告，一共分成四个部分：核心指标概览、渠道维度分析、问题诊断、以及改进建议。前面两部分，用柱状图和表格，把各车型、各渠道的数据对比得一目了然。而让我意外的是，最后居然还给出了针对性的改进建议。这一点，已经非常接近一个专业数据分析师的水准了。

我们接着看智能营销 Agent 的能力。看到这部分功能时，我有点恍惚，十多年前，我负责过公司的营销系统。当时，工程师的日常工作就是接收营销团队的需求，并从数据库中“捞出”对应特征的数据，执行营销动作。

现在回头看，之前我们做的事情，完全可以被 Agent 替代。或者说，Data Agent 提供的智能营销服务，才是新一代的营销系统。

同样，我还是用官方的 Demo 数据，告诉系统：

紧接着，Agent 开始一步步思考和规划，流程和人一模一样。比如上面的活动目标，如果是我干的话，我大概率的行动流程是：先去网上查查有没有同类的活动，看看人家是怎么做的。

因为给出的指令中，90 天、有过分享动作这两个信息可以对应到客观数据，但优惠敏感度则需要进一步确定标准。所以，聪明的做法是看看别人是怎么界定这部分用户的。紧接着，结合自己的业务情况，总结出具体的用户画像。

如下图，Data Agent 的执行逻辑也类似：

下面是最终生成的营销方案，在我看来，已经相当专业。如果能真正接入企业的营销中台，火山引擎 Data Agent 还能根据营销方案，自动完成后续的人群圈选和精细化触达。

这次，在假期体验完 Data Agent 之后，我非常之震撼。虽然最近已经体验过很多通用 Agent，但火山引擎这款垂直领域、针对企业场景的数据 Agent 还是给了我很多意外惊喜。

我想起 Gartner 的预言：垂直领域的 Agent（比如 Data Agent）将深刻重塑企业的工作流程，实现从“信息提供”到“价值创造”的飞跃。AI Agent 也被 Gartner 列为 2025 年十大战略技术趋势之首。

目前我们看到的 Manus 等产品，主要还是面向 C 端场景，可以获取互联网上的公域信息。但企业拥有大量私有数据和经验，这些都需要专属的私有 Agent 来处理。

如果把通用 Agent 比作通才，那毫无疑问，Data Agent 是专才，它完成了知识和数据的融合。并且，这个数据不仅仅局限于结构化数据，还包括非结构化数据，其实我觉得做过类似系统的人都很清楚，光有结构化数据是不够的，非结构化数据（包括不同模态的数据）能够让 AI 更好的理解业务。

从上面两个例子可以看出，Data Agent 能自主拆解任务，不再像以往许多系统那样，靠模板生硬执行流程。这正是 Agent 系统的核心能力：能够规划任务，并根据最新事实动态优化路径，像人一样思考。

未来，随着 Data Agent 的不断进化，人机协作模式也会被重新定义。以后，业务同事只要用自然语言提需求，Data Agent 就能搞定从数据清洗到决策建议的全流程，让大家把精力都花在真正有创造力的事情上。

我也再次深刻意识到企业数据资产的重要性。像项目复盘、员工经验这些隐性知识，未来都能被系统化地挖掘出来。依靠多模态理解技术，Data Agent 能把各种非结构化信息变成数字资产，慢慢积累成企业的“智慧池”。

可以预见，随着像 Data Agent 这样的产品逐渐成熟，企业里每一个角色，都会真正迎来数据平权的时代。到那时，业务人员用数据、做分析，将不再是什么门槛。真正拉开差距的，反而会是企业自身数据资产的丰富程度。

数据越全、越细，Agent 的输出效果就越好，这一点毫无疑问。

所以，今天假期回来，我第一时间刚刚和同事分享我的思考：我们得有意识地去积累自己的数据资产，尤其是那些隐性的数据——比如复盘文档、项目总结、流程记录，这些其实都是未来可以被激活的宝贵资源。

看来，下一代的企业级数据产品，正呼之欲出。

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