过去几年，大数据平台不断演进：从数据湖仓，到统一治理，再到 Data+AI 融合。AI 应用垂直先行，一路挺进数据深水区。但对大多数企业而言，真正卡住 AI 落地的，从来不是「缺 AI 想法」，而是缺少一个能在私域场景里，让

很多 AI 产品，本质上仍停留在「人操作工具」的阶段——AI 帮你补 SQL、生成图表，但真正的数据任务，仍然需要人一步步驱动。而当 Agent 要进入企业核心数据场景「动手干活」时，三道坎横在面前：

今天，腾讯云大数据 TBDS 数据智能体 DataBuddy 

，为私域大数据场景带来一个 Agent 原生的智能体平台——让 Agent 从「看不懂、不会干、不敢用」，进化为「听得懂、能闭环、可投产」。

为什么是私有化？管治好「模型」与「数据」两端

通用大模型一直在进化，但数据是企业自己的、恒定的。管治好「模型」与「数据」这两端，正是私域 Agent 落地的关键。

不敢让 Agent 在真实数据任务中「动手干活」

。DataBuddy 的私有化方案，正是针对企业的三大真实顾虑给出解法：

一套Agent原生架构，一句话触发全链路

在产品能力上，DataBuddy 将语义建模、任务规划、工具调用、执行验证和安全管控集成在统一平台中，形成面向生产的数据智能体闭环。

五大场景，用户通过自然语言一句话即可触发：

智能数据分析：从统一指标扩展到统一业务对象

产品以实体、属性、关系、指标和规则组织企业语义资产。跨系统存在同名异义、同义异名的客户、门店、订单、产品等对象时，可收敛为统一业务对象，并关联其物理数据来源、属性口径、计算规则和上下游关系。

相较“数仓分层 + 指标字典”或单一指标平台，本版本补足了业务对象及对象关系的表达能力。指标口径、时间范围和计算逻辑在语义层统一维护，后续查询、分析与 Agent 调用复用同一套约束，降低跨系统对账和人工 SQL 口径漂移。

1.智能对话与 AI 看板：面向多表、多跳的自由分析

智能对话面向数据分析师和数据工程师，支持自然语言查询、SQL 生成、数据探索及多维下钻；AI 看板面向业务人员，支持在统一语义下直接问数与查看结果溯源。

对于“指标为什么变化、哪些对象造成影响、影响范围多大”等问题，产品可沿已建模的业务关系规划关联路径，而不是只依赖预先设计好的大宽表。预制指标及对应 SQL 可做到确定性执行；在已完成语义建模、数据连接与性能治理的前提下，单值问数目标响应时间小于 10 秒，准确率大于 95%。

注：上述性能和准确率适用于已接入、已建模且完成预制口径校验的数据域；复杂多跳归因、数据源性能和权限过滤会影响实际响应时间。

AI看板：面向业务人员，管理者，查询速度快（单指标<10s），回复内容偏业务术语。

智能对话：面向数据分析师、数据工程师，回复专业，可追溯逻辑，可生成SQL。

2.本体建模：语义资产可管理、可变更、可追溯

本体建模模块统一管理业务对象、关系、属性、指标、规则与物理数据映射，并与物理表结构解耦。产品支持语义模型版本管理、变更控制和保鲜机制，使模型调整能够明确影响范围、经过审核并可回溯。

3.Agent 工程化体系：将能力接入生产执行链路

产品基于 CodeBuddy 提供 Agent 的 Harness、Runtime 和 Memory 运行体系，覆盖任务规划、工具调用、上下文管理、状态恢复、长程执行、异常处理和执行门禁。在数据查询与数据工程场景中，Agent 的输入输出、工具使用、权限继承和人工确认均可按统一契约执行，并保留 Trace、执行指标、失败诊断和审计记录。

4.数据工程：从客制化界面交付转向可复用 Skills 交付

数据工程模块以 WeData（2312P4）和 TBDS（5322）为底座，支持将数据接入、Schema 处理、数据清洗、ETL、作业编排和数据服务等能力沉淀为 Skills。首批内置 Skills 与伙伴 Skills 可按项目需要组合编排。

5.开放共享与数据安全：将可信数据服务开放到办公入口

对接workbuddy：（databuddy企业版）

由此，业务人员无需接触底层数据，即可在 WorkBuddy 中安全发起数据查询、分析与任务协同——让「数据能力开箱即用」的同时，守住「数据不出域、权限不越界」的安全底线。

企业级AI与数据基础设施：一套底座，贯通数据与智能

企业建设数据智能应用，常面临两类挑战：

一是数据分散在湖仓、数据库、文档和业务系统中，难以形成统一、可复用的数据资产；

二是 AI 能生成分析和方案，却缺少稳定的计算、调度、治理和安全能力，难以进入生产环境。DataBuddy 的智能体能力建立在 TBDS 多年沉淀的企业级 AI 与数据基础设施之上，底层提供湖仓存储、弹性计算、多模态数据处理、资源调度、安全治理和企业级运维能力，上层将数据接入、开发、治理、分析和决策等能力封装为 Agent 可调用的 Skills。企业无需分别建设数据平台、AI 工具链和业务应用，即可在既有数据、安全和生产体系内，让智能体完成从数据资产沉淀、任务执行到业务洞察与决策支持的闭环，降低集成与运维成本，加快数据智能应用落地。

DataBuddy 已在金融、工业、零售等行业形成落地实践，覆盖智能问数、客户关系营销、智能决策、门店运营与存量模型治理等场景，帮助企业将数据资产转化为可执行的智能生产力。

案例1:某头部银行 — 智能问数平台

面向某数字金融部管理者和业务人员的日常储蓄经营问数需求，覆盖 100TB+ 数据、日增千万明细、300+ 指标及省行至网点的上百机构。指标口径分散在存储过程中，溯源依赖人工；准确率、性能和模型效果缺少统一基线与持续评估。

以 DataBuddy 构建智能问数平台，为业务人员、数据工程师和管理者提供统一对话入口。通过上下文压缩、分段记忆、检索增强及运行态工具注入，适配国产算力环境下的模型调用与上下文限制；同时建立测试基线和多模型对比机制，实现问数效果、准确率与性能的持续评估和优化。

查询速度由分钟级提升至秒级；100TB+ 全量数据可查，不再被迫缩小查询范围；指标来源与计算链路可直接解释与展示，实现 0 人工溯源；问数准确率与性能可持续回归与优化，质量可量化。

案例2:某头部银行 — 对公客户关系营销决策

营销人员需整合行内结构化数据、联网信息、多模态资料及产品知识库，识别客户资金需求并推荐适配产品。但客户关系难穿透，拜访准备需 2–3 小时；风险传染评估需 24–48 小时；跨系统口径核对占用约 60% 时间；经验与知识难沉淀，新人培养周期长。

DataBuddy 通过数据集成 Agent 接入 6 类数据源并完成多模态处理；语义建模 Agent 统一定义 12 类业务实体，支持分钟级在线验证；本体动态图谱 Agent 提供关系穿透、风险传染分析及对话式产品推荐。同时，本体语义自进化机制持续完成时效校验、冲突检测与低置信度知识淘汰。

关系梳理效率提升至 5 分钟；风险响应速度提升为实时；新人上手周期缩短至 2 周；数据口径自动统一。

让 Agent 在私域数据里安全地「动手干活」，DataBuddy 私有化版本现已全面就绪。欢迎企业客户体验，让数据、人和 Agent 在您的私域里真正协同起来。

过去几年，大数据平台不断演进：从数据湖仓，到统一治理，再到 Data+AI 融合。AI 应用垂直先行，一路挺进数据深水区。但对大多数企业而言，真正卡住 AI 落地的，从来不是「缺 AI 想法」，而是缺少一个能在私域场景里，让数据、人和 Agent 安全协同的工作平台。

DataBuddy私有化版本正式上线

DataBuddy私有化版本现已全面就绪。欢迎企业客户体验，让数据、人和Agent在您的私域里真正协同起来。

人工智能

腾讯云TBDS DataBuddy全面支持私有化部署，打造Agent原生智能体平台，解决AI落地三大痛点：数据形态割裂、执行能力断层、任务管控缺失。通过本体语义建模、沙箱验证、全链路安全管控，实现自然语言触发智能分析、对话看板、数据工程等五大场景闭环，已在金融、工业、零售落地，助力企业安全合规地让数据与Agent高效协同。

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