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第一次对一款 AI 产品如此上头。

发布日期：2025-05-07 13:41:43 浏览次数： 1729

作者：MacTalk

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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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