阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布，让 AI 更懂你的业务！

背景

随着生成式人工智能（Generative AI）从概念验证迈向规模化商业落地，AI Agent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而，当模型调用日益便捷时，核心痛点已不再是模型本身，而是集中在一个关键要素上：数据。
AI Agent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于：

数据孤岛导致知识库分散，通用大模型难以理解专业业务
传统数据管理依赖人工开发维护，无法满足指数级增长的数据复杂度需求
AI Agent面临"看不懂业务语义、找不到精准数据、不敢执行操作"三大困境

为保障AI Agent获得高质量数据供给，数据管理的战略价值日益凸显。然而传统的数据管理方式依赖于繁重的人工开发和漫长的维护周期，难以应对指数级增长的数据复杂度。
在这一背景下，全新的思路应运而生：用AI来解决AI的数据问题——无需复杂工具与仪表盘，构建能理解人类意图、自主执行任务的数据管理Agent。阿里云瑶池数据库全新发布的 Data Agent for Meta，通过智能体技术实现数据管理的自主化与智能化，推动数据供给范式革新。

什么是Data Agent for Meta

Data Agent for Meta是基于DMS OneMeta体系（多模、统一、开放的数据管理）、结合大模型能力打造的面向企业数据管理的企业级多智能体（Multi-Agent），重点解决传统数据管理中的复杂性与低效性问题。它承载了DMS十多年的数据管理经验，以“盘（Inventory）、评（Assessment）、治（Governance）、享（Sharing）”循环作为管理方法论，辅助数据管理、开发人员大幅提升数据管理效率，加速释放AI生产力！

核心能力解析

围绕当前AI所面临的数据困境，首先需要解决数据资产定位问题，为了让AI能够以业务语义找到所需的资产，数据资产必须拥有准确、丰富的业务信息。Data Agent for Meta提供了“Meta Agent”和“Data Copilot”等工具来实现资产盘点和资产问答功能。
Meta Agent致力于解决业务变化快、数据发现难、数据资产维护成本高以及数据治理治标不治本等问题，提升数据资产的质量和使用效率，实现数据民主化，放大数据和AI的价值。Data Copilot则通过自然语言处理能力，帮助用户方便地进行业务问答、将自然语言转换为SQL语句、优化SQL代码以及应对不同数据源的挑战。

资产盘点

业务语义增强：Meta Agent通过解析注释、血缘、外键等元数据，结合行业术语生成数据资产的精准业务描述。
动态知识库构建：支持用户确认与调整业务知识，形成企业专属的"智能数据地图"。
资产问答
语义化资产发现：用户通过DMS Data Copilot的自然语言查询来定位数据资产，获取资产的详情展示、使用说明和建议。
资产理解赋能AI：Meta Agent为Data Copilot等AI工具提供业务上下文，让Copilot更了解用户业务诉求，提升问答准确率。

功能演示

点此立即观看DMS Data Copilot和Meta Agent的最新功能演示：包含SQL知识库开放、SQL纠错、SQL续写、NL2SQL等核心模块。

业务价值

如果说企业的各类AI Agent是分布在各个业务部门的“智能员工”，那么Data Agent for Meta就扮演了整个企业“全域知识库管理员”与“数据导航总调度”的核心角色。它能够解决AI Agent在企业复杂环境中“看不懂、找不到、不敢动”的三大核心困境，其带来的价值是体系性的：

价值一：实现从“数据定位”到“语义发现”，赋予AI Agent自主探索能力

此前痛点：AI Agent依赖于开发者硬编码的数据路径或受限于晦涩难懂的命名字段。
解决方案：Data Agent for Meta通过其强大的资产盘点和业务描述生成能力，将企业杂乱无章的数据资产，转化为了一个带有丰富业务语义的“智能数据地图”。例如，一个财务分析Agent可以直接向Data Agent for Meta提问：“我需要找到包含上季度所有产品线毛利率和销售成本的权威数据表。”
实现效果：Data Agent for Meta能够精准地返回最相关的数据资产及其使用说明，财务分析Agent 无需知晓物理表名即可获取数据资产，获得自主发现和探索能力。

价值二：实现从“语法解析”到“意图理解”，赋予AI Agent深度思考能力

此前痛点：AI无法理解字段业务含义与表间逻辑关系，如：但is_vip = 1这个字段背后的业务含义是“高价值客户”，也不知道这张客户表与另一张订单表通过“客户ID”这个外键构成了完整的客户视图。无法进行复杂的、跨领域的多步推理。
解决方案：Data Agent for Meta通过解析血缘、外键等关联关系，并结合行业术语和用户知识，为数据资产构建了深度的上下文（Context）。
实现效果：营销Agent通过Data Agent for Meta得知A表是“客户基础信息”、B表是“客户订单历史”且二者通过“客户ID”关联时，它就能自主规划出更复杂的任务，比如：“识别出过去六个月内购买过特定产品类别的高价值客户，并查询他们的联系方式”，获得业务意图的深度思考和任务规划能力。

价值三：实现从“盲目执行”到“可信行动”，赋予AI Agent安全合规的行动边界

此前痛点：AI Agent难以确认获取数据的时效性、正确性和安全合规风险。
解决方案：Data Agent for Meta的资产盘点和问答功能中包含了数据的质量、来源（血缘）和使用建议。同时，用户/数据治理人员可以对其生成的业务知识进行确认和调整，为数据资产进行权威背书。
实现效果：风控 Agent在规划任务时可以优先选择被标记为“官方来源”、“高数据质量”的资产，并根据资产的敏感度标签自动采取脱敏等合规操作，让企业敢于将更核心的任务交给AI。

总结

Data Agent for Meta 以“用AI解决AI的数据问题”为核心理念开启技术创新征程，通过构建具备自主语义理解能力的数据管理智能体，为企业级AI Agent提供业务认知跃迁的关键支撑。随着Data Agent能力不断增强，企业不仅能够解决传统数据管理的复杂性和低效性问题，还能结合AI Agent进一步激活企业全域数据的全部潜力，推动构建多智能体协同决策、自主解决复杂业务问题的数字化生态，实现数据资产从被动治理到智能决策的范式升级。

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