“Agent BI 不仅是 ChatBI 的自然进化，更是智能体技术与数据分析的深度融合。BI正从“对话式分析”迈入“智能体协同”的新纪元。”        

——吴华夫

从“工具”到“人”，迈入智能 BI 新阶段

近年来，基于大语言模型的数据分析工具ChatBI已普及，既改变了数据交互方式，也显著提升企业分析效率。但在应用中，它会有分析深度不足、不灵活等问题。

如今，已迈入智能BI新阶段。智能BI在向更高级的“智能体BI”加速进化。

Agent BI依赖企业级的指标体系，协同拥有不同技能和工具的多智能体工作，能回答企业“发生什么”“为啥这样”“以后会怎样”“该怎么解决” 这类复杂问题，让每个人都能轻松、高效地用数据。

Agent BI不只是工具。它以“数字人”为理念，能主动扛任务、规划协作、自主执行，是您的数字助理，更是靠谱的团队伙伴。

问数场景自主搞定，白泽V4堪称智能分析师

潘多拉的盒子已经打开，我们唯一的选择，是持续进化。

今天，思迈特软件重磅发布全新一代Agent BI平台——Smartbi AIChat V4。它基于多Agent技术实现对话式分析，能说现状、找根因、做预测、提建议还能自动执行。复杂分析、实时决策闭环、战略支持都能搞定，堪称企业智能分析师。

场景一：分析智能体

AIChat V4分析模式采用分析Agent构建驱动，不仅覆盖去年V3版本问数、计算、归因、预测等数据分析和可视化所有能力，还更易用强大。

我们公开内部处理过程，拆解思考步骤，清晰易懂对结果更放心！其次，依托大模型 + Python升级计算能力，可文字补充派生逻辑，生成Python代码转化为正确公式。

场景二：专家智能体

用户需求向来五花八门、模糊不清，还非要大模型自动解读数据。这些难题专家模式能破解。V4版本的专家模式采用自主Agent，模拟专家思维链，能读懂模糊意图、自动规划执行，可做开放式的查询探索、归因预测、总结建议及生成报告等复杂任务。

对于常问的归因问题，V4通过大模型结合企业知识，自主设定归因步骤、维度及指标范围，灵活完成多步推理式归因。

场景三：自定义智能体

AIChat V4支持用户定制专属智能体。能生成指向性报告，满足个性化需求；还能开放式追问，实现深度探索分析。

AIChat V4靠可视化编排组合使用各种智能体，实现多Agent协同。下图是刚演示的 “战报快递” 智能体。看似复杂却超实用：

既有用户添加的数十个处理节点，专攻 “战报” 核心功能；还整合了AIChat自带的 “分析” “专家” 双模式智能体。这样，一个智能体就能搞定战报生成、数据追问、图表制作等场景，无需纠结智能体切换，大幅降低使用难度。

直面Agent BI五大挑战，白泽V4从容化解

在Agent BI的实际应用中，用户最看重这五点：

1、数据要准，绝不能让错误影响决策；

2、分析要灵，能答复杂问题，不受限；

3、速度要快，低效拖不起生产力；

4、企业级应用还得搞定管理运维，安全、进化、扩展都得行；

5、而交付成本与周期，更是落地关键。

对此，我们早已备好全套解决方案，用硬核实力为用户扫清障碍。

首先，架构是核心，没有一个可持续迭代的架构，产品功能就是空中楼阁。

去年发布的AIChat V3，核心是高度自主的独立分析智能体。它已经能很好支持常规查询、归因分析、预测推断、多轮对话等，却没有更灵活的配置能力。比如，对简单查询，用户希望响应更快；对复杂问题，则需要按语义差异化路由，实现更精准、高效的响应。

因此，在V4版本中，我们实现了从V3 “单体智能体” 到 “智能体平台 + 数据智能体应用市场” 的全面升级。

如图，V4底层是一个完整的智能体平台，支持工作流编排、多智能体协作、RAG知识库管理等。同时，我们把多年积累的指标模型、数据模型和BI分析能力，全部封装成插件和工具，供智能体随时调用。

通过智能体平台的工作流引擎，可接入各类数据分析插件和第三方MCP服务，构建多种功能专注的数据智能体，如：分析智能体、专家智能体和报告智能体等。而为不同智能体配置相应的指标模型，能快速打造面向企业特定场景的数据智能体应用市场。

同时，为了适配未来人机协同的必然趋势，AIChat V4还具备强大的扩展能力，它支持标准的MCP、A2A协议，能直接接入各类MCP工具，也能通过MCP Server开放自身分析能力给第三方系统调用，推动更开放、更融合的智能分析生态。

接下来，看看如何应对五大挑战。

| 三大支柱筑牢根基，掌握准确性命脉

AIChat V4分析模式Agent，准确率超98%，稳居行业领先。这份高准确率并非偶然，需要多种技术加持，更离不开多年数据分析经验的深厚沉淀。

为解决影响分析准确性的两个关键点（用户问句模糊和系统处理流程有缺陷），我们筑建 “三大支柱” ，共同保障准确性。

支柱1：全面且统一的指标体系

我们早就拥有一站式指标管理能力，覆盖了指标管理从定义、建模、调度、发布、展示的全过程，可结合5000+客户的行业经验，帮企业搭建自增长指标体系，确保指标口径清晰唯一，精准匹配业务实体。

其次，我们的指标库以数据模型为引擎。数据模型采用多事实表动态建模技术，基于 “维度建模框架” 来构建，不仅能实现多源异构数据整合、动态扩展新指标等，还可以支持跨事实表实时计算与动态关联，满足用户跨业务域的自由查询需求。

靠强大的数据模型和指标管理，AIChat V4构建了统一、灵活的数据底层，接入各种数据源后，进行智能化的数据编织与维度建模，最后用直观好操作的指标目录，清晰呈现复杂数据资产。

支柱2：全面的检索增强生成技术——RAG

AIChat V4通过全面的RAG技术，把企业私有数据、表结构、知识等Embedding进向量知识库：

• 先将指标模型建成知识图谱存库，让系统懂指标关联

• 再存行业黑话，帮系统听懂 “话外音”

• 还会存复杂查询案例当参考，加上用户点赞点踩等实时反馈优化知识库

有了这些信息，大模型不仅像行业专家般，精准识别并匹配私域业务数据，还像智能分析伙伴一样自学进化，越用越懂你、越用答案越准。

支柱3：更合理的智能体处理流程

1、意图识别。先对问题分类，判断是要查询、分析、预测还是生成报告，再路由到对应流程。若是基础数据查询，系统会提取主题、维度、指标等要素，转成结构化DSL，若遇歧义会多轮交互澄清意图。

2、规划与流程编排。若是复杂问句，系统会进行任务规划与分解，分派给对应工具或子智能体协同处理。流程的执行可采用手动+自动混合编排策略来适应不同场景。手动编排适合需求明确、结果固定的场景，自动编排则擅长处理泛化性强、灵活多变的复杂问题。

| 构建分层扩展体系，解锁超强分析力

AIChat V4构建了一套多层次、可扩展的分析计算体系，全面支撑从基础查询到深度挖掘的各类分析场景。

• 数据模型与指标模型可提供强大的多维计算能力，支持同环比、年累计等，还能扩展模型函数；

• 依托Spark自定义流程与算子，扩展灵活的机器学习能力，满足预测、聚类、归因等深度分析需求；

• 借助Python沙盒与插件体系，用户可自由组合多种计算与机器学习结果，高度定制化分析流程；

• 通过智能体编排+MCP服务接入+多智能体协同，系统能够应对高度复杂的业务问题，真正进化为 “数字员工” 。

| 完整诊断和优化，找到平衡性能优

AIChat V4想让每一秒都 “用得明白、花得合理” ，因此给出了完整的性能诊断和优化办法，让处理过程清晰可控：

• 全链路执行日志。知道每个工具用了多久、交互了什么，精准定位慢环节；

• 流程可视化看板。能清楚看到每个节点的执行时间、输入输出参数和详细日志，复杂任务过程一目了然；

• 灵活的性能优化方案。简单查数就自动用 “快速查询智能体”，优先保速度；复杂报告任务就交给 “报告智能体” 深度处理，在合理时间内给可靠结果。

| 运维管理生态化，稳定安全又可靠

思迈特提供金融级数据权限管控，采用多维授权体系，对数据权限进行最小颗粒度控制，确保数据绝对安全。

搭建高效需求运营体系。新场景先分析需求、找准本质，再快速改进反馈形成闭环，既能满足万级个体用数需求，也能形成持续释放数据价值的用数生态。

| 实践护航交付，业务价值踏实落地

基于经验和行业积累，我们推出清晰可落地的实施方法论，通过 “1.明确场景需求” >> “2.构建指标体系” >> “3.搭建模型和知识库” >> “4.构建平台” 四步即可搭建专业智能问数平台。

我们会先从典型场景验证，再逐步扩展到多场景，持续迭代优化体验。项目周期按场景复杂程度灵活调整，简单场景1-2周可快速交付，复杂业务则需3-4个月实现全面落地。

截至目前，AIChat已在百余家企业客户中实际应用，覆盖数万直接用户，用实践验证硬核实力。

铁三角相辅相成，成就白泽V4绝对领先

我们认为，做好Agent BI离不开铁三角支撑：

1、合理用人工智能技术。融入智能体等前沿技术的同时，更注重和企业实际场景结合，让AI真正服务业务洞察；

2、我们在BI技术领域的长期积累。包括指标模型、数据模型、MPP并行计算、传统机器学习技术，还有成熟的安全权限管理体系，这些共同构成系统稳定、可靠、可扩展的底层基础；

3、深度理解行业Know-How。思迈特服务过数千家行业头部客户，在金融、制造、零售、能源等领域积累了丰富的业务认知和实践经验，能精准抓企业痛点，提供可落地的智能分析解决方案。

这三者相辅相成，共同成就了AIChat V4绝对领先。

最后，让我们共同展望未来：数字员工将全面融入企业。我们将以智能驱动增长，用技术赋能决策，助力每一家企业在数字化浪潮中抢占先机、实现跨越！

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