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DataAgent的产品架构与技术架构

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AI智能生成

DataAgent的产品架构与技术架构

Data

DataAgent

产品架构

模板推荐

作者其他创作

大纲/内容

产品架构图

核心定位与目标

以 LLM 为推理核心

以语义层为决策载体

以工具调用为执行手段

覆盖数据分析、开发、治理全生命周期

关键能力模块

数据分析 Agent

NL2SQL

数据可视化与洞察生成

归因分析

数据开发 Agent

ETL 自动生成

Pipeline/SQL/代码补全

调度配置

数据治理 Agent

数据质量监控

元数据管理与血缘溯源

合规审计

核心组件层

交互与编排层

用户界面 (UI/API/Chat)

多 Agent 编排器

意图理解与任务规划

语义与决策层 (关键)

语义模型 (YAML/ LookML/ Ontology)

验证查询库 (VQR) / 认证示例

业务规则与逻辑

模型适配器 (ML/AI)

工具与执行层

MCP (Model Context Protocol) 服务器

平台原生工具 (SQL 执行、数据管道)

自定义函数 (Function-backed Actions)

外部 API/Webhook

数据与连接层

统一数据目录与元数据

多源数据连接器

权限与治理策略

典型部署模式

SaaS 优先 (Snowflake, Microsoft, Google)

私有化优先 (火山引擎, Palantir, 国内厂商)

混合模式 (控制面 SaaS + 数据面私有)

行业趋势融入设计

多 Agent 专业化分工 (非单 Agent 通才)

Ontology 优先范式 (Palantir 引领)

人+AI 协作的提案-审核模式

成本治理 (Token/DBU/资源预算)

技术架构图

整体技术栈分层

用户交互层

Web/移动应用

聊天界面 (Slack/Teams/钉钉集成)

API 网关 (REST/GraphQL)

Agent 服务层

Agent 运行时 (Orchestrator)

会话状态管理

工具调用路由与执行引擎

多轮对话与澄清逻辑

模型与推理层

LLM 服务 (Claude/ GPT/ Qwen/ 国产模型)

提示工程与 Few-shot 管理

思维链 (CoT) 与自我纠正

嵌入模型与向量检索 (RAG)

语义与数据抽象层

语义模型定义与存储

查询转换引擎 (NL2SQL/Code)

数据血缘与影响分析引擎

Ontology 引擎 (Palantir 范式)

数据与计算基础设施层

数据湖/仓 (Snowflake/ Databricks/ BigQuery)

流批处理引擎 (Spark/ Flink)

调度系统 (Airflow/ 平台原生)

对象存储与缓存

关键技术组件详解

工具调用框架

MCP (行业事实标准)

Bedrock Agents / LangChain Tools

平台原生 SDK (如 Palantir OSDK)

语义层实现

YAML Semantic Model (Snowflake)

LookML (Google Looker)

Power BI Semantic Model (Microsoft)

Ontology Objects & Links (Palantir)

查询验证与优化

Verified Query Repository (VQR)

SQL 语法与执行计划验证

结果采样与置信度评估

安全与治理

基于角色的访问控制 (RBAC)

行/列级数据安全

全链路审计日志

Agent 操作权限沙箱

集成与扩展模式

与现有 BI/数据平台集成

作为 Copilot 嵌入 (Power BI, Quick BI)

通过 MCP 暴露能力 (DataWorks, ThoughtSpot)

作为独立服务 API 提供

外部系统联动

通过 Webhook 触发工作流

通过 OSDK 开发第三方应用

与 MLOps 平台集成

非功能性设计

性能与成本

Token 使用优化与预算控制

查询缓存与结果复用

计算资源弹性伸缩

可靠性与可观测性

Agent 执行链路追踪

错误处理与降级策略

监控与告警 (成本、准确率、延迟

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大模型中的核心概念与架构全解

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给产品经理讲技术

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技术架构

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