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在数据智能的新纪元，传统BI工具正逐渐褪色，取而代之的是能自主思考、主动服务的AI智能体。衡石科技创始人兼CEO刘诚忠提出的“Agentic BI”概念，正在彻底重构数据智能的底层逻辑。
2025年8月，衡石科技在HENGSHI SENSE 6.0发布会上宣告了Agentic BI时代的到来。刘诚忠以“BI is Dead! Long Live Agentic BI”为核心观点，直击当前数据智能领域的痛点与变革方向。
这场变革并非凭空而来，而是对传统BI无法适应快速变化业务需求的彻底反思。传统BI作为重度人力实施工程，其依赖专业素养、流程固化的特性，已成为企业数据潜能释放的主要瓶颈。
2025年，数据和AI赛道火爆却混乱。大量ChatBI的POC（概念验证）和众多新玩家涌入市场，反而加剧了企业客户的焦虑。
刘诚忠犀利地指出行业现状：“无关紧要的表面工作都被AI接管，脏活累活仍需人工，卖AI的却视而不见”。传统BI陷入高价值但低效率的困境，无法适配快速变化的业务需求。
传统BI的价值链是线性且高度依赖人工的：数据源 → ETL/数据准备 → 数据仓库 → 建模/开发 → 分析师/业务人员提问 → 可视化报表/仪表盘 → 决策。这个链条存在响应滞后、技能门槛高、被动式分析和价值衰减快四大核心痛点。
全球BI工具平均采用率不足35%，并非企业不需要数据驱动，而是传统模式依赖稀缺的数据工程师与分析师，将90%精力消耗在低效劳动中。
“BI的本质问题，在于数据重力与数据工程的矛盾。”刘诚忠一语道破传统BI的困境。
传统BI（如Power BI的数据库优先、Tableau的可视化优先等）始终绕不开数据整合、清理、建模的脏活累活。而大模型不做存算、数据引擎无可替代，这也让数据中台重回舞台成为必然。
纯ChatBI试图用对话式查询破局，却因忽视数据准备、建模、指标治理等核心环节，陷入“最后一公里花拳绣腿”的陷阱。衡石客户实践显示：未解决数据工程问题的ChatBI项目失败率超70%。
在此背景下，Agentic BI的崛起成为技术演进的必然结果。衡石从Workflow模式（如5.x版本）转向Agent模式，核心是借大模型能力突破，让AI自主规划计算流程。
相比Workflow的预设流程、应对单一任务，Agent模式更灵活，能适配多轮对话、复杂场景，本质是“降低BI使用门槛，为用户提供发现数据洞见的辅助能力”。
HENGSHI SENSE 6.0的“Data + AI Agent”架构从根本上改变了这一逻辑。它不是替换数据平台（Data），而是在其上增加了一个具有认知、推理和执行能力的“AI智能体”（AI Agent）层。
这一架构将原有的线性价值链，重塑为一个以“用户意图”为中心的闭环、主动、自动化的智能循环。
衡石HENGSHI SENSE 6.0的“Data + AI Agent”架构包含两个核心层次：
提供统一、规范、高质量的数据基底，包括强大的ELT和数据建模能力、实时数据管道、数据质量管理和治理框架。它为AI Agent提供了规整、可信、高质量的数据燃料。
具备认知、推理和执行能力的智能分析引擎，这是实现智能体规划与执行的关键。2在衡石6.0中，AI Agent层被细分为：
建模Agent：智能搞定数据“地基”，允许用户通过自然语言描述业务逻辑和指标，由AI智能推荐甚至自动生成最优的数据模型结构
ETL Agent：让数据加工“动口不动手”，允许数据开发人员直接通过对话指示AI完成数据清洗、转换、加载等任务
问数Agent：超越问答的深度分析伙伴，不仅能回答简单问题，更能应对复杂的、多轮的分析场景
Agentic BI代表着从“工具”到“协作者”的转变，从“专家专属”到“全员智能”的演进，从“被动汇报”到“主动洞察”的飞跃。
这种底层逻辑的重构，带来了数据价值创造方式的根本性变化：
决策速度的颠覆：将分析路径从“天/小时”级别缩短到“分钟/秒”级，极大降低了数据价值的衰减速度，让决策得以实时进行。
分析广度和深度的颠覆：AI Agent可以瞬间尝试上百种分析维度与组合，主动发现人难以察觉的隐性关联和深层归因，从“描述性分析”真正迈向“诊断性及预测性分析”。
用户角色的颠覆：赋能每一位业务人员成为“公民数据科学家”。最懂业务的人可以直接与数据对话，消除了技术与业务之间的鸿沟。
刘诚忠分享了衡石的实践成果：通过AI优化研发投入，产研投入从50%以上降至30%，人效提升至60万；生态合作伙伴收入占比超80%，更加明确“以企业应用软件厂商合作伙伴为中心”的定位。
衡石科技的首批部署Agentic BI模块的客户，报表需求响应速度提升10倍，数据分析师人力投入减少45%，但决策频次增加300%。
某零售企业通过Agentic BI实现全渠道运营智能化转型，业务人员可通过自然语言查询“最近7天华东区便利店销售额”，系统自动生成可视化报表。当销售额下滑时，AI Agent会自动拆解为渠道、促销活动、竞品动作等多维度原因，并将分析结果直接对接业务系统，触发自动调价或库存调整。
对于未来，刘诚忠表示“Data+AI是确定性机会”，而Agentic BI也将推动BI从“小规模专家工具”成为“企业级通用能力”，真正实现数据智能普惠。
随着多模态大模型和边缘计算技术的融合，衡石科技正探索物联网场景延伸、数字孪生集成和自动驾驶决策等领域。
真正的Agentic BI不是放任AI裸奔，而是在语义层构建“自由与安全的平衡术”——动态下钻赋予它思考的深度，权限沙箱确保它行动的边界。
衡石科技CTO指出：“未来企业采购的不再是BI工具，而是懂数据的‘数字员工团队’。Agentic BI的本质是让人回归决策本位，让机器承担执行苦力。”
Agentic BI的兴起标志着数据分析从“工具辅助”到“智能驱动”的质变2。当传统BI系统还在解决“如何展示数据”时，HENGSHI SENSE 6.0已经通过AI Agent重新定义了如何让数据主动服务业务。
这场由衡石科技引领的变革，不仅关乎查询效率的提升，更标志着企业决策从“经验驱动”向“数据智能驱动”的终极跨越。
