智能体正在从“办公助手”走向更真实的业务场景。

写文案、查资料、整理会议纪要、生成周报，这些通用任务已经不难。企业真正关心的是：当业务人员提出一个真实的数据问题时，智能体能不能给出可信、可追溯、可用于判断的分析结论？

比如你问：

▎本月华南区的销售情况怎么样？

通用智能体或许可以基于公开信息、行业经验或用户描述，生成一段看起来完整的回答：

▎根据公开数据，行业整体增长，市场表现稳中向好……

但这不是企业真正需要的答案。

业务真正关心的是：华南区本月销售额到底涨了还是跌了？环比变化是多少？主要增长来自哪个产品线？哪个渠道贡献最大？重点客户复购有没有异常？

这些问题不能靠“生成”来回答，而要回到企业真实数据中，按照统一的指标口径、组织范围和权限规则来分析。

因为企业数据分析的关键，不只是让智能体听懂问题，而是让它知道：数据该从哪里取，指标该按什么口径算，不同角色能看到哪些数据，分析过程能不能被验证和追溯。

这正是 SmartBI CLI Skill 要解决的问题。

在继续展开之前，我们可以先简单理解一下：SmartBI CLI Skill 到底是什么？

Skill，可以理解为智能体可以安装和使用的“技能包”。安装某个 Skill 后，智能体就能获得对应的专业能力，比如连接业务系统、调用工具能力、完成特定任务。

CLI，可以理解为一种调用系统能力的方式。过去，这类方式更多由技术人员通过指令使用；而在智能体场景中，用户不需要自己写复杂指令，只需要用自然语言提问，由智能体在背后完成调用。

所以，SmartBI CLI Skill 可以简单理解为：把 SmartBI 的企业级数据分析能力，封装成智能体可以调用的技能包。

同时，SmartBI CLI Skill 并不局限于某一个智能体环境。它可以支持在 OpenClaw（龙虾）、Claude、Codex、MiniMax、Harness 等支持 Skill 的智能体环境中安装接入，让不同智能体都能调用 SmartBI 的企业级数据分析能力。

SmartBI CLI Skill

给智能体接入 SmartBI 企业级分析能力

SmartBI CLI Skill，是面向智能体开放的 SmartBI 能力入口。

通过这个 Skill，智能体可以在对话中调用 SmartBI 的数据查询、指标计算、多维拆解、归因分析、图表生成和结果输出等能力。

也就是说，用户仍然用自然语言提出问题，智能体负责理解需求和组织交互；真正涉及企业数据、指标口径、权限控制和分析计算的部分，则由 SmartBI 提供支撑。

这样一来，智能体不再需要基于经验“猜答案”，而是可以在 SmartBI 已有的数据、指标和权限体系之上完成分析，并把带口径的数据、图表和结论返回给用户。

这不是简单增加一个调用方式，而是让智能体具备进入企业数据分析场景的基础能力。

接入 SmartBI CLI Skill 后

智能体有哪些变化？

接入 SmartBI CLI Skill 后，智能体的变化不只是“能多调用一个工具”，而是从通用问答，进入企业数据分析流程。

第一，回答更有依据

面对销售额、环比变化、产品贡献、渠道表现等问题，智能体可以调用 SmartBI 获取企业真实数据，而不是基于公开信息或用户描述进行推测。

第二，分析符合业务口径

智能体返回的不只是一个数字，而是基于企业统一指标体系计算出的结果。比如“销售额”“营收”“华南区”“本月”等概念，都可以按照企业内部定义进行分析，避免不同人、不同系统之间口径不一致。

第三，过程可控可追溯

智能体并不是绕过系统直接访问数据，而是在 SmartBI 的权限体系下调用分析能力。哪些数据能被访问、哪些操作被调用、分析结果从哪里来，都可以纳入企业原有的数据治理与审计体系中。

第四，分析可以继续深入

当用户不只想知道“结果是多少”，还想知道“为什么变化”时，智能体可以进一步调用 SmartBI 完成多维拆解、指标异动分析、归因分析和图表生成，帮助用户从结果中看到原因。

也就是说，SmartBI CLI Skill 让智能体不再只是生成一段回答，而是能够围绕企业真实数据，完成从查询、计算、拆解到结果输出的分析过程。

如何快速接入 SmartBI CLI Skill？

SmartBI 用户可以在使用智能体时，通过 Skills 一键接入 SmartBI CLI Skill。

非 SmartBI 用户可前往 SmartBI 体验中心申请体验。

接下来，我们以 OpenClaw（龙虾）为例，演示如何从技能安装、CLI 初始化、参数配置，到首次自然语言问数，完整跑通 SmartBI CLI Skill 的使用流程。

第一步：对话式安装技能

在对话中输入：

帮我安装 SmartBI-cli 技能

技能发布在 ClawHub 商店，安装过程可自动完成。

第二步：初始化 CLI

安装完成后，Skill 会自动检测运行环境，并提示进行初始化。用户只需要按照对话引导，确认相关设置即可。

第三步：配置环境变量

初始化后，需要配置三项必要参数：

• 服务器类型：SmartBI或 sdk-server
• 服务器地址：SmartBI 服务器或 sdk-server 的访问地址
• 个人令牌 Token：在 SmartBI 系统中生成的个人访问令牌

完成配置后，智能体即可通过 SmartBI CLI Skill 调用相关分析能力。

第四步：开始自然语言问数

配置完成后，用户可以直接在智能体对话中进行操作，例如：

• 查询可用的 API 接口列表
• 列出有权限访问的数据模型
• 选定模型后进行自然语言问数分析
  
  

智能体会通过 SmartBI CLI Skill 调用 SmartBI 的相关能力，并基于企业真实数据返回分析结果。

也就是说，用户无需频繁切换系统，不需要手动查找报表，只需要在智能体中提出问题，就可以完成从接入到问数的基础流程。

▲点击查看更多SmartBI CLI Skill技能操作指引

跑通接入之后，智能体能做的不只是问数

完成 SmartBI CLI Skill 接入后，智能体不只是“能查一个数”，而是可以继续承接更完整的分析任务。

比如，业务人员提出：

帮我分析一下本月华南区销售额变化情况，并找出主要影响因素。

这类问题并不只是查一个数字，而是涉及数据查询、指标计算、维度拆解、原因定位和结果呈现。

在这个过程中，智能体负责理解用户意图、组织分析过程和返回结果；SmartBI 则基于企业真实数据、统一指标口径和权限体系，提供数据查询、指标计算、多维拆解、归因分析和图表生成等能力支撑。

最终，用户看到的是熟悉的对话界面，获得的却是带数据、带图表、带分析结论的结果。

这也是 SmartBI CLI Skill 的价值所在：它不是让智能体多一个工具入口，而是让智能体能够在企业已有的数据资产、指标体系和治理规则之上，真正参与数据分析过程。

你的智能体，离专业数据分析还差一个 Skill

智能体会写、会查、会整理，已经不稀奇。

真正进入企业业务场景，关键在于它能不能连接企业真实数据，按照统一业务口径，输出可信、可追溯、可用于判断的分析结果。

SmartBI CLI Skill，让智能体可以调用 SmartBI 的企业级分析能力。

从自然语言提问，到数据查询、指标拆解、归因分析、图表生成和结果输出，智能体不再只是“生成回答”，而是可以真正参与企业数据分析过程。

前往 SmartBI 体验中心，立即体验。

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