欢迎新Buddy：DataBuddy

大数据人自己的原生Agent来了腾讯云大数据智能体工作台DataBuddy正式发布。用户通过自然语言对话即可完成数据接入、开发、治理、分析全链路任务不用再在多个页面之间切换操作一句话说清目标Agent自己跑完全流程。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DataAI融合。但很多AI产品本质上仍停留在人在操作工具的阶段——AI帮你补SQL、生成图表真正的数据任务仍然需要人一步步驱动。DataBuddy 想做的是下一阶段从工具辅助走向Agent交付。用户提出目标Agent自主拆解任务、调用能力、规划流程最终直接交付结果。还要介绍下DataBuddy基于腾讯WorkBuddy同源Agent底层能力打造是Buddy家族的第三位成员继承了WorkBuddy的Harness再通过Skill引入腾讯云大数据服务内外部十几年大规模经验这个Buddy可以既好又快地辅助数据从业者完成数据任务。CodeBuddy面向开发者WorkBuddy面向职场人士DataBuddy则覆盖企业数据基础设施建设领域——数据分析师、数据治理人员、数仓工程师 三类角色今后都可以用对话完成工作。// 三大场景数据分析、治理、工程一句话触发DataBuddy首期针对三大数据场景重点调优落地效果和体验。-数据分析方向面向不会写SQL的业务人员和分析师DataBuddy支持智能问数、指标归因分析、报告生成和可视化看板搭建。继承了自然语言转SQL的冠军能力分析结果基于统一语义层产出不同人问同一个问题得到一致答案。这套语义层不是静态配置——DataBuddy 构建了一套六层知识体系从底层表结构、统一指标口径到企业业务术语、个人使用记忆层层递进。用户对话中的业务洞察会被自动提取、去重、沉淀为持久知识资产Agent 越用越懂你的业务实现用数驱动治数的正向飞轮。-数据治理方向DataBuddy将数据治理从人工巡检、事后补救升级为「自动巡检 → AI诊断 → 智能修复」。依托数据治理Skill覆盖数据编目、语义建模、数据质量、数据安全、血缘分析五大域自动发现元数据缺失、语义冲突、质量异常、合规风险、资源浪费等问题并沿血缘追溯根因生成修复方案并分级执行。低风险操作秒级自动完成高危操作需人工确认后执行。从单表诊断到全局数仓巡检数十人天的治理工作缩短为小时级交付。-数据工程方向DataBuddy将数仓建设从“多模块手工串联”升级为“对话式全链路交付”。DataBuddy覆盖数仓建设到运维的全生命周期——数据接入、分层建模、ETL代码开发、工作流编排调度、故障诊断原本分散在五六个模块的操作现在一轮对话完成。举个例子你说“把MySQL数据源内的销售库接入到WeData帮我做数仓方案设计业务要看GMV、复购率和品类分布每天数据早上8点增量同步”。DataBuddy 会基于源表分析生成数仓分层设计与目标表结构并根据确认后的方案自动生成 ETL 代码和工作流配置将原本 1-2 周的建仓工作压缩到小时级交付。// 企业级不只是能做事更要安全、稳定、可控Agent进入核心数据场景真正的准入门槛是能安全地做事。DataBuddy在安全体系做了完整的纵深设计从身份权限到执行隔离再到 Agent Guardrail和全链路审计构建了一套多层次、可追溯、自进化的企业级安全防护体系。数据访问遵循最小权限原则Agent的每一步操作都在权限边界内执行不会因为自动化而绕过企业已有的数据安全策略。Agent Guardrail针对性拦截提示注入攻击、越狱等新型风险提供全链路审计日志及智能安全诊断等能力。对于金融、政企等高敏感行业这意味着不需要为了用AI而降低合规标准。在稳定性方面DataBuddy搭载于腾讯云企业级DataAI一体化数据智能平台。数据集成、任务调度、数据质量监控、元数据管理等底层能力被封装为可由Agent调用的Skill体系——不用AI另起炉灶重建一套直接使用腾讯云大数据服务内外部十几年的经验。计算层面DataBuddy原生连接DLC数据湖计算引擎数据任务的执行效率和准确性有底层算力保障。对于已经在使用腾讯云大数据产品的企业客户来说DataBuddy即插即用现有的数据资产、权限体系、调度规则都可以直接继承不需要重新配置。新Buddy报到欢迎体验。戳阅读原文 DataBuddy