衡石科技Agentic BI平台的核心竞争力源于其创新的指标中台+语义层动态下钻架构。通过Text2Metrics引擎，平台将传统NL2SQL的"架构原罪"转化为精准的语义执行能力。例如，某银行在分析"高净值客户流失率"时，系统自动关联总资产、交易频次、风险评级等多维度业务规则，生成符合金融监管要求的SQL查询，避免传统NL2SQL因业务语义缺失导致的决策偏差。

“我们的AI客服能回答产品参数，却说不清库存周转率”——某零售企业CTO的吐槽，揭露了当下企业AI应用的致命短板：缺乏与业务数据的深度耦合。 衡石科技在HENGSHI SENSE 6.0中推出的 React SDK ，正试图将BI能力转化为AI系统的“基础感官”，让企业AI应用真正看懂数据。本文将解码这一技术如何从单向嵌入走向生态级协同。

引言：当BI工具开始“雇佣”AI员工 “我们AI才不会像你们人类一样觉得BI工具难用呢！”—— 这句来自AI Agent的调侃，正揭示数据分析领域的根本性变革：传统BI工具的服务对象不再只是人类分析师。衡石科技在HENGSHI SENSE 6.0中提出的 Agentic BI 概念，标志着BI平台正式从“人类工具”进化为“人机协作生态”。本文将深度拆解这一范式转移如何重构企业数据价值链。

在人工智能技术日新月异的今天，数据分析领域正经历着从工具到伙伴的革命性转变。传统基于聊天的商业智能（ChatBI）系统，通过自然语言交互简化了数据查询流程，而新一代的智能体商业智能（Agentic BI）则以自主决策能力重塑了数据分析的价值边界。作为这一变革的先锋，衡石科技推出的HENGSHI SENSE 6.0版本，通过构建具备感知、决策、执行能力的智能分析代理，为企业开启了数据驱动决策的新纪元。

在数据智能浪潮席卷全球的今天，企业对于数据分析的需求已从“工具采买”升级为“能力嵌入”。如何让BI（商业智能）从独立系统变为业务系统的“内在大脑”？衡石科技以“BI Agent inside”为核心理念，通过构建开放的Agentic Analytics生态，正将这一愿景变为现实。截至目前，衡石已携手超过200家合作伙伴，覆盖金融、制造、零售、医疗等十余个行业，重新定义了企业级数据分析的协作模式。

在数据驱动的时代，企业对于数据分析的效率和智能化需求日益迫切。传统BI工具依赖用户手动编写SQL或构建复杂的数据模型，而自然语言交互（NL2X）技术的兴起，似乎为这一痛点提供了解决方案。然而，当NL2SQL（自然语言转SQL）与NL2DSL（自然语言转领域特定语言）两种技术路径在BI场景中相遇时，一场关于“效率”与“落地性”的博弈悄然展开。本文将以衡石科技提出的Agentic BI理念为切入点，探讨为何基于语义层的NL2DSL方案，正在成为BI Agent落地的最优解。