摘要： Aloudata Agent 是業界首個公開體驗版企業級數據分析智能體，基於“NoETL 明細語義層 + 多 Agent 協同”架構而構建，通過獨創的 NL2MQL2SQL（MQL:MetricQueryLanguage）技術路徑，可以幫助用户實現自然語言智能問數、歸因分析、報告生成，推進數據民主化，精準賦能業務靈活用數和敏捷決策。 Aloudata Agent 還支持用户根據不同業
昵称 Aloudata大應科技
在數智化轉型浪潮中，ChatBI 智能體憑藉自然語言交互能力，成為企業打破數據分析壁壘、實現數據民主化的關鍵工具。面對市場上眾多選擇，Aloudata Agent 以“NoETL 明細語義層+多 Agent 協同架構”脱穎而出，通過 NL2MQL2SQL（MQL:MetricQueryLanguage）技術路徑精準對齊業務語義與數據語言，解決了 NL2SQL 和 NL2DSL2SQL 傳統方案中存
昵称 Aloudata大應科技
此前，我們介紹過分析智能體，它可是超靠譜的 “專屬數據夥伴”，擅長基於明確指令進行數據分析和可視化展現。 但實際中，用户提問常不明確，問句發散又靈活，沒法提前窮舉。就像有人問 “上半年經營情況怎麼樣”，沒説清看營收還是利潤、要分區域還是分產品線，而這樣的問題太常見了。 再者，像銷量下降、客户流失這樣的難題，用户可不是隻想拿到冰冷數據，他們要的是問題根源、解決策略。 這時，就需要我們另外一個數字夥伴
昵称 Smartbi
前言 在智能數據分析時代，企業對於數據分析的需求已超越簡單的數據呈現，更追求對數據波動背後原因的深度洞察。作為一款 ChatBI 分析決策智能體，Aloudata Agent 不止於幫助企業通過自然語言實現“智能問數”，在“歸因分析”上還實現了重大突破，通過其自主構建的 NoETL 指標語義層，提供了可組合、可追溯、可解釋、可複用的歸因分析能力，把每一次波動、每一場對比、每一個異常，都變成一次結構
昵称 Aloudata大應科技
原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/github-open-source-ai-agent-...。 大概一個多月前，我在 Hacker News 上刷到一篇討論熱度很高的文章——《停止構建 AI Agent》。 作者在文中分享了自己的親身經歷：他用 CrewAI 組建了一個“研究小組”——三名 Agent、五個工具，紙面上分工完美無缺。但真正運行時，研究
昵称 NocoBase
谷歌在 2024 年底發佈了 AI Agent（AI 智能體）白皮書，表明人工智能在商業中將扮演更積極和獨立的角色的未來，並詳細闡述了智能體的概念、架構、運作方式以及相關技術，為智能體的開發和應用提供了理論框架和實踐指導。AI4AI 社區為大家對白皮書內容進行了整理，簡單概括回顧核心內容，歡迎點擊文章底部“閲讀原文”獲取完整版白皮書。 智能體時代已來 人類擅長處理複雜的模式識別任務。然而，我們往往
昵称 AI4AI社區
實驗的開端：一張令人不安的雲服務賬單 對於每一個正在構建AI Agent應用的團隊來説，技術的興奮感過後，很快就會被一個冰冷的現實所困擾——雲服務器的賬單。 與傳統的Web應用不同，AI Agent的負載模式是極度“脈衝式”的：用户可能在幾分鐘內與Agent進行高頻互動，然後長達數小時毫無動靜。但我們為每個用户會話預留的雲服務器（無論是EC2實例還是Docker容器），卻在7x24小時地燃燒着成本
昵称 發怒的錢包
文章來源｜字節跳動 Web Infra x veFaas團隊 項目地址｜github.com/agent-infra/sandbox 引言： AI Agent 在執行復雜任務時，常需在瀏覽器、代碼執行、文件系統之間切換。傳統多沙箱方案面臨環境割裂、數據搬運、鑑權複雜等問題。AIO Sandbox 通過一個 Docker 鏡像整合所有能力，提供統一文件系統與鑑權，並支持鏡像定製，提升了
昵称 字節跳動開源
10 月 24 日，由國內知名大數據與人工智能技術社區 DataFun 主辦的 2025 DACon 數智大會在北京隆重舉行。此次大會以“大模型時代，Data + AI 的變與不變”為主題，聚焦大數據、大模型技術動態及 AI 應用實踐，涵蓋了汽車製造、金融、保險、電商、消費、零售、物流、軟件開發等行業領域。 Aloudata 大應科技產品專家趙禕祺受邀參會，帶來了《以 NoETL 指標語義層為核心
昵称 Aloudata大應科技
AutoGen 是微軟研究院開源的多智能體 AI 系統框架。這個框架的設計思路很簡單——讓多個 AI 智能體（加上人類參與）在對話中完成複雜任務的協作和推理。 你甚至可以把它理解成一個團隊聊天室，智能體們在裏面討論、爭論、協作，最終得出解決方案。 AutoGen 通過創建多個專門化智能體，為每個智能體設定自己的角色、目標，來達到上面説的聊天能力，並且還能通過配置工具來獲得代碼執行能力。智能
昵称 deephub
當大模型的技術熱潮從概念走向產業深水區，企業面臨的核心命題已從“是否引入AI”轉變為“如何讓AI真正幹活”。生成式AI的通用能力若無法與具體業務流程耦合，便只是懸浮的技術幻影。而智能體（Agent）平台正成為破解這一困局的關鍵載體——它以大模型為智能內核，以場景適配為落地抓手，將抽象的AI能力轉化為可執行的業務價值，推動企業完成從“技術認知”到“生產力躍遷”的實質性跨越。 一、破局：從“工具輔助”
昵称 愛聽歌的金針菇
一、Data Agent簡介 Data Agent 是瑤池數據庫基於 Data+AI 數智融合與 Agentic AI 技術趨勢打造的數據智能體產品，全面覆蓋數據的產生、存儲、加工、治理、分析的全生命週期，並具備自主規劃、智能執行、迭代優化等特性，實現從需求分析、數據探索到結果交付的全流程自動化。使業務人員無需掌握複雜的查詢語言或數據分析技能，即可獲取專業級分析結果，並確保數據的準確性與安全性。
昵称 數據庫知識分享者
一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰？本方案基於數據管理服務 DMS，深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型，快速構建客服對話質檢服務，顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 （一）活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 （二）活動獎品 300社區積分，限量200個，前15名完成全部任務的用户可額
昵称 數據庫分享小北
一、動手活動 基於 Dify on DMS 快速構建客服對話數據質檢服務 企業面臨傳統開發環境割裂及數據流轉不暢的挑戰？本方案基於數據管理服務 DMS，深度集成雲數據庫 RDS 與百鍊大模型，快速構建客服對話質檢服務，顯著降低數據庫與 AI 應用的開發門檻。 （一）活動時間 2025年9月9日-10月9日16:00:00 （二）活動獎品 300社區積分，限量200個，前15名完成全部任務的用户可額
昵称 數據庫知識分享者
隨着生成式人工智能（Generative AI）從概念驗證邁向規模化商業落地，AI Agent已成為企業核心業務流程的重要組成部分。然而，當模型調用日益便捷時，核心痛點已不再是模型本身，而是集中在一個關鍵要素上：數據。 傳統的數據管理方式依賴於繁重的人工開發和漫長的維護週期，難以應對指數級增長的數據複雜度。數據孤島導致知識庫分散，通用大模型難以理解專業業務。AI Agent面臨"看不懂業務語
昵称 數據庫分享小北
