在 AI 与数据分析深度融合的浪潮中，衡石科技推出的 HENGSHI SENSE 6.0 以 Agentic BI 架构重新定义了企业级数据分析的技术边界。相较于传统 BI 工具的流程僵化与 Data Agent 的功能局限，衡石的 Agentic BI 通过 "动态语义层 + 多智能体协同" 的双重创新，构建了兼具深度分析能力与安全可控性的技术体系，彻底解决了业务需求与技术实现之间的适配矛盾。

一、架构重构：从 Workflow 到 Agent 模式的本质跨越

传统 BI 系统依赖人工预设的线性工作流，如同 "按剧本演出的演员"，在面对多轮对话、复杂归因等场景时极易陷入流程断裂的困境。衡石 Agentic BI 则通过引入大模型主导的 Agent 框架，实现了从 "被动执行" 到 "主动决策" 的架构升级，其核心在于新增的 Agentic Layer（智能体层）与底层数据基座的深度协同，形成 "Data + AI Agent" 的双引擎架构。

这一架构由四层核心模块构成：

1. 数据集成层：通过 API 对接、RPA 爬取等多源数据接入能力，整合湖仓一体、传统数据库等各类数据源，为分析提供高质量数据燃料；

2. 动态语义层：作为整个架构的 "认知中枢"，通过 HQL（衡石查询语言）定义指标语义，实现业务术语与技术字段的精准映射，解决了传统 Text2SQL 的语义断层问题；

3. AI Agent 层：部署建模、ETL、问数等专业化智能体，通过任务拆解、资源调度与多轮协作完成复杂分析流程；

4. 智能应用层：以 ChatBI、自动化看板等形态交付能力，支持嵌入式、IM 集成等多模态交互方式。

这种架构设计的关键突破在于解耦与协同：各层通过标准化接口实现松耦合部署，同时借助元数据驱动机制确保智能体操作与业务逻辑的一致性，某零售企业实测显示，该架构使新增维度分析耗时从 3 周缩短至 2 小时。

二、核心技术：动态语义层的三重技术支撑

动态语义层作为衡石 Agentic BI 的技术核心，通过三层解析引擎与元数据驱动机制，实现了自然语言到业务洞察的精准转化，其技术实现包含三大关键机制：

（一）Text2Metrics 解析引擎：突破语义转换瓶颈

传统 Text2SQL 方案因依赖刚性表结构映射，复杂查询准确率不足 30%，而衡石独创的 Text2Metrics 架构通过三级解析实现质的飞跃：

• 自然语言理解层：基于 BERT/GPT 等大模型与知识图谱增强实体抽取，精准识别时间、区域、指标等核心要素，例如将 "本季度华东区销售额同比变化" 拆解为四大分析维度；

• 查询转换层：通过 HQL 将业务问题映射为结构化指标描述，支持函数嵌套与复杂计算逻辑，使复杂查询准确率提升至 85% 以上；

• 混合执行引擎：采用分级处理策略，简单查询通过缓存实现 < 100ms 响应，复杂查询调用预计算模块，1TB 数据集响应时间仅 1.3 秒。

在金融行业实践中，某银行通过该引擎统一 "高风险客户" 判定标准，成功解决了跨系统标签冲突问题，问数准确率达 90% 以上。

（二）元数据驱动机制：业务与技术的 "翻译官"

动态语义层的灵活性源于元数据的动态映射能力，其技术实现包含三重保障：

1. 标准化定义：通过 XML/YAML 配置业务实体（如 "销售额"）与技术字段（如 "订单表。金额字段"）的映射关系，屏蔽底层数据结构差异；

2. 反射编程适配：元数据修改无需重新编译部署，只需调整配置文件即可实时生效，某制造企业通过此机制实现 "设备 OEE" 指标的动态更新；

3. 智能解释器：自动将业务查询转换为可执行语句，例如将 "最近 7 天理财产品销售情况" 解析为包含时间窗口、渠道维度的完整查询逻辑。

这种机制使业务人员无需理解技术细节即可直接操作数据，某城商行应用后实现非技术人员自主取数，决策效率提升 300%。

（三）性能与安全的双重优化

衡石通过技术创新实现了 "自由分析" 与 "安全可控" 的平衡：

• 性能优化体系：采用列式存储 + 向量化计算技术，使 CPU 利用率从 30% 飙升至 90%，配合智能缓存与预计算机制，某电商在 "双 11" 期间将 92% 的查询导向缓存，系统负载下降 70%；

• 三维权限模型：实现字段级粒子化控制、行级动态过滤与操作全审计，某金融机构应用后数据泄露事件归零，同时分析效率提升 17 倍。

三、多智能体协同：复杂任务的自动化处理范式

衡石 Agentic BI 的智能体系统采用 "分工协作" 模式，通过专业化智能体的协同运作完成全流程分析任务：

• 意图理解 Agent：基于 NLP 技术解析用户自然语言查询，支持模糊表达与方言适配，准确率突破 98%；

• 洞察推荐 Agent：主动探查数据异常与隐性关联，某零售企业通过其自动识别库存周转异常，缺货率下降 40%；

• 工作流自动化 Agent：协调多智能体执行复杂任务链，例如分析 "跨境电商物流成本优化" 时，自动拆解为路径分析、库存计算、报价对比等子任务；

• 审计型 Agent：实时监控操作行为，支持区块链存证与动态权限调整，满足 GDPR、HIPAA 等合规要求。

在制造行业应用中，这套智能体系统通过关联 PLC 数据与 ERP 工单，实现设备故障提前 7 天预警，非计划停机减少 40%，维修成本下降 23%。

四、技术挑战与应对策略

Agentic BI 的商业化落地需突破可控性、性能与成本三大瓶颈，衡石通过针对性创新形成了成熟解决方案：

• 可控性保障：采用 "决策树可视化" 技术呈现模型判断节点，配合关键节点人工确认机制，使分析逻辑可追溯、可修正；

• 性能优化路径：通过知识蒸馏实现模型轻量化，结合边缘计算部署，将高并发场景响应时间从 8 秒压缩至 2 秒以内；

• 成本控制方案：运用小样本学习减少标注数据需求，搭配算力共享池动态调配资源，使多语言分析支持成本降低 85%。

这些技术创新使衡石 Agentic BI 不仅具备理论先进性，更拥有大规模商业落地的实践可行性，为企业数据智能升级提供了坚实的技术底座。