在传统商业智能（BI）领域，用户往往被困在一个“被动查询”的循环中：提出问题时需要预先知道数据在哪、如何关联、怎样编写查询语句；获取答案后，又会产生新的问题，周而复始，极大地限制了数据洞察的深度和效率。衡石科技认为，下一代智能数据分析平台不应是一个需要人工持续驱动的“问答机”，而应是一个能够主动理解意图、自主完成任务、并持续提供洞察的“合作伙伴”。这一愿景的核心，便是其基于 AI+Data Agent 架构对平台进行的重构。

本文将深入解析衡石科技这一技术架构的核心设计与实现原理。

一、 传统架构的瓶颈与范式转移

传统的数据分析平台通常构建于一个三层架构之上：数据存储层、计算引擎层 和 应用可视化层。尽管稳定，但其瓶颈明显：

1. 高度依赖人工：从数据建模、SQL编写到看板制作，每一步都严重依赖数据工程师或分析师的专业技能。

2. 响应滞后：业务人员的一个新问题，需要经过提需求-排期-开发-验证的漫长流程，无法应对高速变化的业务场景。

3. 洞察浅层：大多局限于对历史数据的描述性分析，难以自动完成归因、预测等深度分析。

衡石科技的范式转移在于，在原有三层架构中注入一个全新的“智能大脑”—— Agentic Layer（智能体层），使平台从“工具”进化成为“智能体”。

二、 衡石AI+Data Agent架构的核心三层

重构后的平台架构可概括为以下三层：

1. 统一语义层（Unified Semantic Layer）：智能体的“知识库”
这是所有Data Agent协同工作的基石。它远不止是一个简单的数据字典，而是一个强大的“知识图谱”，其中不仅定义了指标、维度、业务实体及其关系，还沉淀了企业的业务逻辑和数据治理规则（如数据权限、质量校验规则）。

• 技术实现：衡石通过其强大的指标中台，将散落的口径和逻辑统一标准化、模型化。AI Agent在行动时，无需再理解底层混乱的表结构，而是直接与这个高质量的、业务友好的语义层进行交互，确保了输出结果的一致性与准确性。

2. Data Agent 框架：智能体的“大脑与手脚”
这是架构的神经中枢。衡石平台并非只有一个单一的Agent，而是部署了一系列高度专业化、各司其职的Data Agent，通过协同工作完成复杂任务。主要包括：

• 意图理解Agent（Intent Agent）：基于自然语言处理（NLP）和大语言模型（LLM），解析用户以自然语言提出的问题（如“分析一下上个月华东地区客户流失率下降的原因”）。它能将模糊的业务语言转化为精准的技术指令，包括识别涉及的指标、维度、过滤条件和分析类型。

• 查询生成与优化Agent（Query Agent）：接收Intent Agent的指令，基于统一语义层，自动生成高效、合规的SQL或其它查询语句。它具备查询优化能力，能选择最优的数据源和计算路径。

• 洞察推荐Agent（Insight Agent）：这是平台实现“主动智能”的关键。它不仅仅回答用户提出的问题，还会自动进行数据探查，发现数据中隐藏的异常点、显著趋势、关键贡献因子等，并主动推送给用户。例如，它可能会自动完成归因分析，告诉用户“流失率下降主要得益于某款新产品的上线”。

• 工作流自动化Agent（Orchestration Agent）：负责协调和管理多个Agent之间的协作顺序，处理复杂任务链。例如，完成从数据提取、清洗、分析到生成报告并发送邮件的全自动化流程。

3. 智能应用层（Agentic BI Applications）：智能体的“交互界面”
在这一层，各种Data Agent的能力被封装成具体的产品功能，交付给最终用户。

• 自然语言问答：用户可以直接输入问题，获得答案、图表甚至完整的看板。

• 自动化报告与预警：Agent可以定期自动运行分析，并将发现的核心洞察通过报告、消息推送等方式主动告知业务人员。

• 智能归因与预测：用户只需点击一个异常指标，系统背后的Insight Agent便会自动启动，快速定位根因并提供预测性建议。

三、 技术实现的关键亮点

1. LLM + Domain Knowledge的有效结合：衡石没有单纯依赖通用大模型，而是将其与自家的统一语义层、指标中台等领域知识深度结合。通过微调（Fine-tuning）和检索增强生成（RAG）等技术，让LLM能够精准理解企业内部的业务术语和数据上下文，避免了“ hallucinations”（幻觉）问题，输出可靠结果。

2. Agent的确定性与可靠性：尽管基于概率模型的LLM具有不确定性，但衡石通过让Agent在严格定义的语义层和规则框架内行动，确保了最终数据输出的确定性和可靠性。例如，查询生成Agent输出的SQL一定是符合数据治理规范的。

3. 可扩展的Agent生态：该架构允许开发者为特定场景（如营销效果分析、供应链预警）定制专属Agent，并接入平台，不断丰富整个生态的分析能力。

四、 总结

衡石科技通过引入 AI+Data Agent 架构，成功地将数据分析平台从一种“静态的、被动的”工具，重塑为一个“动态的、主动的、可进化的”数据伙伴。其核心创新在于：

• 知识化：通过统一语义层将数据转化为机器可理解的业务知识。

• Agent化：通过一系列专业Data Agent将分析过程自动化、智能化。

• 主动化：最终在应用层实现从“人找数”到“数找人”的范式革命。

这不仅是技术的升级，更是产品理念的颠覆。它极大地降低了数据消费的门槛，释放了业务人员的潜能，让企业每一个决策都能得到实时、深度、主动的数据支撑，真正步入“Agentic BI”的新时代。