引言
过去两年，AI问数、ChatSQL、对话式BI火得一塌糊涂。
"接个大模型！挂上数据库！一句话取数！BI要被颠覆了！"
过去两年，这句话我们听了无数次。
厂商在宣讲会上喊，领导在部门会议上提，就连我们自己，也曾在年度规划里满怀期待地写下。
甚至这两年我们遇到的绝大多数企业，都踩过这个坑：
先是被丝滑的Demo打动，领导拍板立项，团队熬了几个月对接模型、挂数据库、调prompt，终于把Demo复刻出来了，信心满满上线。
结果呢？
短则一周，长则一个月，这个被寄予厚望的“颠覆式产品”，就彻底躺在了系统里，再也没人点开。
业务部门说“不好用，问啥都不对”，
数据团队说“业务不会提问题，教都教不会”，
最后项目不了了之，只留下一句“现在的大模型还是不行，等下一代再试试”。
但Data Hunter见过上百个智能问数项目的生死，想说句真话：
90% 的智能问数项目死在上线后，从来不是因为模型不够强，而是从一开始，你对 “智能问数” 的理解就全错了。
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一、你以为死在模型能力，其实死在本质误解
大家对智能问数项目的失败，最常见的归因要么是 “模型还不够强”，要么是 “语义层没建好”。
但我们服务了上百家企业发现，几乎所有项目的翻车，都跟这两件事没关系。
误区 1：等下一代大模型，就能解决所有问题？
大家对智能问数项目的失败，最常见的归因就是 “模型还不够强”。总觉得，现在的模型写复杂SQL还差点意思，等GPT-5出来，等国产大模型再迭代一代，等Text-to-SQL的准确率再提几个点，问题就都解决了。
但你静下心来想想，你们公司的智能问数项目，最先翻车的场景，真的是模型写不出SQL吗？
大概率不是。
在定义清晰、范围受控的Demo里，主流模型早已能写出带JOIN、带子查询、带聚合的SQL，表现堪称完美。
但 Demo 是“温室”，真实业务是“荒野”。
我们也见过太多项目，Demo测试集准确率能做到 90% 以上，复杂的多表联查、嵌套子查询都能写得漂漂亮亮。可一到真实业务场景，用户随口问一句“这个月的新客转化怎么样”，系统直接就崩了。
它不知道“新客”是注册在当月，还是首单在当月；
不知道“转化”是转付费，还是转成活跃用户；
不知道“这个月”是自然月，还是业务结算周期。
这些问题，会因为模型升级就自动消失吗？
永远不会。
这些业务语义、口径规范、权限边界的问题，从来不是模型升级就能自动补齐的,
哪怕模型从GPT-4升到GPT-10，它也不会天生知道你们公司内部的业务口径、指标定义、部门黑话，更不会知道用户提问背后的真实业务诉求。
误区 2：加个语义层，就能万事大吉？
还有人觉得，只要把指标、维度、口径定义好，做一层语义层，模型就能精准生成 SQL，解决所有问题。
可dbt的基准测试早已证明，语义层只能覆盖预定义的问题，而企业用户最有价值的提问，往往是超出预设的:
“这个月华东区退货率异常跟哪个供应商关联最大？”
“把上季度流失的高净值客户和他们最后三次投诉原因拉出来看看”，
这类探索性、跨域关联的问题，恰恰是语义层覆盖不到的，也就是说语义层覆盖是有限的。
更关键的是，语义层不是一个简单的技术组件，而是数据治理成果的封装，大多数企业连“收入”按签单还是回款计算都没统一，再完美的语义层终究只是一个空壳。
二、把“Demo能答对”，当成了“产品能用”
很多团队最大的误判，就是混淆了 “Demo 能答对” 和 “产品能用” 的本质区别。
Demo是什么？
问题是精心挑选的，数据是干净的，口径是提前对齐的，交互是单轮的；
可上线后的真实业务环境是什么？
面对的是随机且含糊的问题、多套并存的业务口径、命名混乱的脏数据，还有业还有业务用户反复的追问、质疑、需求调整，是 24 小时动态监测，要应对所有突发和意外。
举个更具体的例子：
就拿你找分析师取数来说，他的工作流是什么样的？
1. 先跟你澄清需求：你要的周期、口径、维度到底是什么，排除歧义；
2. 再确认业务背景：你要这个数是为了做什么，是复盘活动，还是跟竞品对标，决定了分析的侧重点；
3. 然后才是写SQL、跑数、校验结果，确保数字符合业务口径，没有逻辑漏洞；
4. 最后不止给你一个数字，还会告诉你这个数字背后的原因，有什么异常，给你对应的业务建议。
而市面上90%的智能问数产品，只接住了“写SQL”这一步。
没有意图澄清、没有上下文衔接、没有结果解释、没有错误回退，砍掉了分析师这个中间人，却没接住分析师的核心责任。
用单模型去做智能问数，本质上就是用一个翻译工具，去解决一个需要完整业务分析能力的复杂问题。
从根上就走错了路，上线不了才是常态。
想明白这件事，你就会懂：智能问数的终局，从来不是“一句话写SQL”，而是用技术，完整复刻一个专业数据分析团队的工作流。 而能做到这件事的，从来不是单一大模型，只能是多Agent协作体系。
为什么？
因为一个专业的数据分析团队，从来不是一个人包揽所有工作，而是有明确的分工协作：
有专门跟业务对接的需求分析师，有专门做数据提取的数仓工程师，有专门做校验的审计人员，有专门做深度分析的业务分析师，有专门做报告的运营人员。
每个人只做自己最专业的事，互相校验、互相补位，才能最终输出一个业务敢信、能用、能落地的分析结果。
单模型的智能问数，是让一个人既要对接需求、又要写SQL、还要做校验、做分析，哪怕这个人能力再强，也必然会顾此失彼，处处翻车。
而多Agent的智能问数，是给每个环节，都配一个专业的智能体，让它们像真实的团队一样，分工协作，闭环完成整个分析任务。这不是技术概念的堆砌，而是智能问数唯一能从Demo走向落地的正确路径。
这也是我们DataHunter做了十多年企业数据服务，打磨Data Neo（AI Agent）数据分析决策智能体最核心的底层逻辑。我们从来没想着做一个更好的SQL翻译机，而是用Multi-Agent多智能体架构，完整复刻了一个专业数据分析团队的全流程工作。
1.意图澄清Agent:先懂你，再做事，从根源解决歧义
业务用户的提问永远是模糊的，这不是用户的问题，是产品的问题。
一个对话框的界面，给用户的承诺就是“你说人话，我就懂”。你不能反过来要求用户“必须按我的规则提问”，更不能指望靠培训解决问题。
所以我们没有让模型上来就写SQL，而是先让 意图澄清 Agent 像资深需求分析师一样，完成需求收敛。没有一句废话，只把模糊的业务问题，收敛成无歧义的分析任务。从根源上杜绝“答非所问”。
2. 我们用语义治理Agent+探索分析Agent:不被框死，也不脱离管控
针对语义层“覆盖窄了不够用，覆盖宽了做不起”的行业死局，我们用双Agent联动给出了解法。
它们会自动学习企业的指标体系、口径规则、业务术语，自动完成字段映射、实体对齐、口径统一，把企业零散的治理成果，自动沉淀成可复用的语义资产。不用人工一条条写死规则，更不用投入巨大的成本做一次性的语义层建设。
同时面对跨域、跨表、超出预定义的探索性问题，它能自动拆解分析链路，关联多表数据，完成复杂的交叉分析。哪怕是“退货率异常和供应商的关联分析”这种非标准化问题，也能完整拆解执行，不用等数据团队提前建模。
系统越用越懂业务，所有的分析过程都会自动沉淀到语义体系里，形成正向循环，彻底解决了“维护成本爆炸”的问题。
大家被 “一句话取数” 的美好愿景吸引，一头扎进去，最后却困在 Demo 里，走不进真实的业务场景。然后把失败归因为模型不够强，等着下一代大模型来拯救。
但其实，能拯救智能问数的，从来不是更强的翻译能力，而是对企业数据分析本质的理解。
企业需要的，从来不是一个会写SQL的机器，而是一个能懂业务、能控风险、能给结论、能帮决策的智能伙伴。
而这条路，只有多Agent协作能走通。
