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摘要：本文结合HENGSHI SENSE 6.0的Agentic BI架构，分析其如何通过意图理解Agent、查询生成Agent与洞察推荐Agent，实现数据分析的自动化与智能化，并展望其与6.1模板市场的协同价值。
从Workflow到Agent模式的技术转型
传统BI工具依赖人工预设流程（如数据清洗→建模→可视化），面临灵活性差、响应滞后等瓶颈。HENGSHI SENSE 6.0通过引入Agentic Layer（智能体层），重构计算框架：
自主意图理解：基于BERT/GPT大模型解析自然语言查询，准确率突破85%。例如，用户询问“为何本月利润下降？”时，系统自动关联成本、收入等多维度数据。
动态任务分解：将复杂问题拆解为子任务（如趋势分析、区域对比），并调用专业化Agent执行。
多轮对话支持：通过上下文记忆机制，支持迭代优化查询，无需重新启动流程。
多智能体协同的技术实现
HENGSHI SENSE部署了三类核心Agent，覆盖数据全生命周期：
建模Agent：自动识别数据关联关系，支持环形模型构建，将建模效率提升60%。
ETL Agent：通过规则引擎与大模型结合，自动处理缺失值与异常值。例如，电商场景中自动识别刷单订单并标记。
问数Agent：集成qwen-max大模型，将自然语言转换为SQL与可视化图表，意图识别准确率达95%。
Agentic BI与模板市场的协同效应
在6.1版本中，AI Agent能力与模板市场深度融合：
智能模板推荐：Agent通过分析用户行为数据，自动推送相关模板（如供应链分析师优先看到库存优化模板）。
自适应模板优化：基于强化学习持续校准模板中的指标逻辑，实现“自我进化”。
闭环决策支持：例如，某零售企业通过Agent自动识别库存异常后，直接调用补货模板生成行动建议。
行业赋能案例
零售行业：某家电企业通过Agent实现L1-L3分层能力，督导通过语音追问数据，系统自动触发补货流程，库存周转率提升23%。
金融行业：某城商行通过AI Agent分析信用评分，风险管控效率提升40%，拦截可疑交易金额超12亿元/年。
