智能分析Agent（以下称为分析 Agent、智能体）是一款基于AI深度思考与大数据分析的专家顾问，融合大模型深度思考能力，兼顾灵活智能问数与深度研究报告。本文为您概要介绍智能分析Agent的功能概述、适用场景以及通用的操作流程。
智能分析
- 数据查询 Agent：
- 作为灵活配置的智能问数工具，支持多数据集查询，借助语义模型解析和业务知识调用，能精准理解用户需求。
- 提供问题推荐与收藏、个性化推送功能，支持多轮交互式问数及归因分析，以简单对话满足多样化数据查询需求。
- 深度研究 Agent：
- AI深度思考与大数据分析的专家顾问，以数据查询为交互根基，融合大模型深度思考能力。
- 自动解析自然语言需求，构建完整分析框架，通过生成 SQL 与 Python 代码洞察数据，输出深度研究报告，助力企业高效决策，推动原始数据到商业洞察的智能转变。
模型对接
模型对接，是指智能分析智能体可以适配大语言模型的能力，包括适配火山方舟的云上模型，以及客户环境下的私有化模型/本地模型。
- 支持使用云上模型
- 支持使用DataAgent团队提供的模型服务，由一组经过定向精调的模型组合，提供效果更好、速度更快的服务。
- 支持对接火山方舟的豆包系列模型、DeepSeek系列模型。
- 支持使用本地模型
- 支持对接客户自部署的模型，要求模型兼容OpenAI的开源协议。
- 支持在客户环境，部署DataAgent团队精调后的模型组，支持N卡和升腾卡。
数据准备
- 智能分析 Agent 底座可以与外部数据源、线下数据、公开数据、火山引擎数据产品矩阵的数据进行连接，将数据从这些数据源中加入到Agent底座中，进而完成数据处理与融合，进行智能问数。
- 智能分析 Agent 底座自带 ByteHouse 这一自研的极速引擎作为查询加速引擎，让数据查询与写入速度大大提升，实现千亿计数据秒级查询的优秀用户体验。
- 智能分析 Agent 底座还支持数据处理，可以通过可视化建模进行数据的加工，为后续的数据消费做好数据清洗、转换、融合和预计算等准备工作，同时进行数据集的管理与维护。
配置管理
智能分析 Agent 提供一整套配置工具来优化智能问数的效果，涵盖语义模型、知识库配置、召回逻辑自定义、Prompt干预、推荐问题/指标小结管理运营等，助力问数工具融入业务场景，使其成为业务问数的专业助手。
开放集成
智能分析 Agent 支持与飞书机器人集成，支持通过 H5 的方式嵌入到客户应用系统，支持通过OpenAPI 进行二次开放集成，支持和火山引擎的 HiAgent 产品进行嵌入，实现联动应用。
数据整合与高效分析 ，有效提升电商GMV增长
数据洞察驱动业务策略、行动落地与决策前瞻
定性洞察与定量分析双轮驱动，智能赋能新品孵化
购买开通智能分析Agent
自2025年5月30日起，对于新购客户，可以独立采购智能分析Agent，或按需与DataWind组合购买；对于现有DataWind客户，支持叠加智能分析Agent模块快速升级。具体产品/服务计费请参考数据智能体产品/服务计费。
创建项目并授权
用户可以根据业务场景创建项目，按照企业内部人员职责与数据安全要求，设置不同用户或用户组的数据访问及功能操作权限。具体请参考项目信息、用户管理。
数据接入与处理
通过数据连接功能，智能分析Agent可以与外部数据源、线下数据、公开数据、火山引擎数据产品矩阵的数据进行连接，并支持通过可视化建模进行数据的加工，具体请参考数据准备概述。
创建并配置智能分析Agent
从语义模型、业务知识、推荐问题、模糊问题拆解、指标小结、Prompt 等方面进行配置，让智能分析 Agent 契合业务需求，精准理解用户问题并提供有效分析。具体请参考智能分析Agent配置。
使用智能分析Agent
用户以自然语言发起数据查询或分析需求，智能分析 Agent 接收指令后进行解析处理，提供查询结果或深度分析报告，支持多轮交互以完善分析。具体请参考数据查询Agent、深度研究Agent。