截至 2026-09-22,按原文发布日期统计;收录旧文不会增加近期变化。
数据 Agent
业务问题集、空间上下文、查询迭代与结果验证。关注从一次问答到可验收分析任务的变化。
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数据 Agent
工具路由、执行轨迹评测、语义模型、访问权限与运行预算。区分发布计划、预览能力和实际可用范围。
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AI 数据平台
多数据源配置、问题路由、指令与示例、用户身份传递。重点核对跨源查询与权限的真实边界。
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语义层
受治理指标、MCP 工具边界、开发与生产隔离、查询成本,以及分析结果回溯到模型代码。
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语义层
统一指标语义、可复用分析技能与配对评测。把厂商基准作为实验方法参考,再用自己的问题集验证。
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语义层
业务上下文、语义模型生成、问答契约与可执行验证。关注如何保留人能检查和维护的定义。
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AI 数据分析
对话与可编辑分析的衔接、上下文维护、应用内追问和生成式数据应用。保留计算逻辑及当前筛选状态。
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AI 数据分析
基于建模层的对话分析、嵌入身份与权限、多轮追问,以及从结果核查 SQL 和指标定义。
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AI 看板
SQL 生成后的差异审阅、错误恢复、看板即代码与 Git 审查。把生成、确认和执行分开。
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AI 看板
语义定义复用、可解释查询、图表表达和嵌入式分析。避免 AI 问答与既有看板使用不同指标口径。
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