第一次对一款 AI 产品如此上头。

主要观点总结

本文介绍了节前最后一个工作日获得火山引擎Data Agent体验资格的体验者的感受和测试。Data Agent是一款专注于数据场景的垂直型Agent，借助AI将企业的数据资产和日常业务打通，可能将是新一代企业级数据产品的雏形。体验者对自己公司数据的使用情况进行了反思，并详细介绍了火山引擎Data Agent的功能和使用体验，包括智能分析Agent和智能营销Agent的实际操作案例。体验者认为Data Agent将成为企业的AI数据专家，能够自主拆解任务，并根据最新事实动态优化路径，未来随着产品的不断进化，企业数据资产的重要性将更加凸显。

关键观点总结

关键观点1: 体验者节前获得火山引擎Data Agent的体验资格。

体验者对Data Agent有了初步了解和感受。

关键观点2: Data Agent是一款专注于数据场景的垂直型Agent。

借助AI打通企业数据资产和日常业务。

关键观点3: 体验者反思自己公司数据的使用情况。

认识到数据分析的重要性以及使用数据的困难。

关键观点4: 详细介绍火山引擎Data Agent的功能和使用体验。

包括智能分析Agent和智能营销Agent的实际操作案例，展现其类似专业数据分析师的能力。

关键观点5: 体验者认为Data Agent将成为企业的AI数据专家。

能够自主拆解任务，根据最新事实动态优化路径。

关键观点6: 未来随着产品的不断进化，企业数据资产的重要性将更加凸显。

体验者强调企业需有意识地积累自己的数据资产。

正文

请到「今天看啥」查看全文

五一假期，我体验了火山引擎 Data Agent 中的两个智能体。用下来，我真切感受到，企业内部使用数据的模式，很可能在不远的将来就会被彻底重构。至少对我们公司来说，已经不再需要专门的团队去开发数据分析平台，或者专职做数据分析了。

下面，我通过具体的案例测试下火山引擎 Data Agent 的实际效果。咱一个个来，先看智能分析Agent，再看营销策略Agent。因为墨问自己的数据没办法公开，所以，案例中我用了官方内置的 Demo。

打开汽车销售线索分析的 Agent，它的数据集是汽车线索订单明细表（当然是模拟数据）。假设我是一个销售团队的负责人，想了解下最近一段时间公司各个车型客户留资的数据情况。过去这种问题，肯定需要借助专业的同事才能搞定，而现在，我只需要输入：各车型留资质量分析。

撇开 AI 不谈。先问个问题：如果把这个任务交给你来执行的话，你会怎么干？

我想了下，如果换作我来执行的话，我会先定义任务本身。比如，留资质量到底是什么意思？怎么算质量高？怎么算质量低？这些信息，我需要和同事确认清楚，或者查查公司的知识库，看看以往是什么口径。只有把任务定义清楚之后，才能进入到执行环节。

有意思的是，智能分析 Agent 的第一步操作，正是先做一轮“事实调查”——比如，它会先确认什么叫“留资质量”，具体评估口径是什么，指标怎么算。这一点，其实和我们人执行任务时的思路几乎一模一样。

说白了，Data Agent 有点像 ChatGPT 的深度研究功能。火山引擎把这个能力，放到了企业内部的数据场景中。Data Agent 执行任务的逻辑，也是先规划任务的具体执行步骤，然后再分步执行。整个过程大概需要 15 分钟时间。

请到「今天看啥」查看全文