专场出品人：刘裕
蚂蚁集团 高级技术专家 数据分析平台技术负责人
毕业于华中科技大学，获硕士学位，2015年毕业后加入蚂蚁集团大数据部，参与和主导了蚂蚁集团的多个数据产品研发，拥有10余年大数据领域技术经验。现任蚂蚁集团高级技术专家，数据分析平台DeepInsight技术负责人，主导DeepInsight的Copilot产品以及数据分析Agent的技术研发工作，服务集团内部8W用户，并以标杆数据产品对外商业化。最近5年聚焦数据分析领域，当前专注于大模型驱动的数据分析智能化研究和应用。
专场：DataAgent：AI 重塑数据智能
AI 技术正以前所未有的深度重塑千行百业。2025年作为AI Agent元年，数据领域也迎来了颠覆性变革：从传统人工主导的数据研发、分析、决策，跃迁至 AI深度赋能的智能研发、智能分析、智能决策，显著提升了数据全链路的效率与价值。DataDevAgent、ChatBI、DataAgent等创新技术应运而生。
然而，数据智能的规模化落地，在数据资产、知识融合、模型优化、工程实践等层面仍面临诸多挑战。本专场汇聚数据智能领域的顶尖专家，聚焦DataAgent核心技术突破、最佳实践与解决方案、未来趋势与挑战等话题，帮助参与者应对共性挑战，并探索适合自身企业的发展策略和应用场景，激发新的灵感与方向。
然而，数据智能的规模化落地，在数据资产、知识融合、模型优化、工程实践等层面仍面临诸多挑战。本专场汇聚数据智能领域的顶尖专家，聚焦DataAgent核心技术突破、最佳实践与解决方案、未来趋势与挑战等话题，帮助参与者应对共性挑战，并探索适合自身企业的发展策略和应用场景，激发新的灵感与方向。
宋鑫
从“取数工单”到“智能自助” — 去哪儿网SQL Agent落地实践
去哪儿网 高级Java开发工程师
2022年加入去哪儿网，目前在基础架构下基础平台团队，主要参与负责测试环境管理，全链路压测平台。对AI Agent有深入了解，2025年开始探索AI Agent在企业中的应用与实践。
在旅游行业，海量数据与复杂业务逻辑带来了表结构复杂、表信息冗余、多表关联及动态条件嵌套等挑战，导致产运研同学难以快速获取所需信息，需求因此堆积，业务迭代速度受阻。为解决这一痛点，去哪儿网结合自身业务场景，基于当下流行的 Agent 技术，落地了一套 SQL Agent，实现从自然语言到精准 SQL 的自动转化。
本议题将深入解析该系统的核心技术，分享 SQL Agent 从 0 到 1、再到 100 的完整迭代历程。内容涵盖领域术语增强、歧义分析与问题拆解、Agent方案以及知识库方案设计，以及如何突破语义理解和复杂查询的SQL生成难题；同时揭秘多表关联优化、查询纠错等工程实践方案。项目上线后，显著提升了产品力和用户体验，SQL Agent查询准确率达到 90% 以上。
通过真实案例与数据，本议题将展示 AI Agent 如何降低数据使用门槛，大幅提高产运取数效率，并为其他企业落地 SQL Agent 提供可复用的方法论参考。
内容大纲
1. 项目背景
1.1 当前去数效率低问题分析
1.2 问题拆解
1.3 解决方案
1.4 数据治理方式概述
2. SQL Agent方案演进与设计
2.1 初步探索
2.2 规则扩充：让Agent更完善
2.3 首次拆分，让Agent“负担减轻”
2.4 React机制，让Agent 思考后再行动
2.5 从模糊到具体，让 Agent 理解的更加透彻
2.6 用户参与，让用户进行微调
2.7 从歧义到明确，修正用户表述
2.8 Agent大脑的替换
2.9 自迭代-如何让Agent 越来越“聪明”
2.10 知识库的迭代流程
2.11 用户视角的“SQL Agent”
2.12 “SQL Agent”流程全景图
3. 落地效果与经验总结
3.1 落地效果展示
3.2 经验总结
4. 未来展望
听众收益
1. 了解复杂场景下AI Agent的最佳实践；
2. 了解企业实践中Agent调优技巧；
3. 获取企业级SQL Agent的完整落地路径，涵盖需求分析、模型选型、效果评估到持续迭代的全流程；
4. 深入解析垂直领域NLP2SQL核心技术架构，揭秘旅游行业复杂查询语句的语义理解难题突破点。
毛宇
数据研发新范式-蚂蚁集团数据研发Agent的落地实践和思考
蚂蚁集团 高级技术专家 数据研发平台技术负责人
浙江大学计算机硕士，蚂蚁金服高级技术专家，数据研发平台技术负责人。深耕数据平台多年，擅长数据研发平台（集成、离线、实时）和数据分析平台的建设，现阶段主攻非结构化数据研发和数据研发Agent两大领域。前后建设过的两款平台在公司内部累计MAU超越5万。
随着大模型技术的发展，企业级数据研发正迎来新的范式变革。蚂蚁集团 Dataphin 基于 Agent 技术，构建了「数据研发 Agent」能力，实现从需求理解、SQL 生成改写、任务提交发布、任务运维、质量校验的智能化闭环。该体系通过自然语言驱动的数据开发接口，使数据工程师与分析师能够以更高效、更智能的方式完成数据需求。本演讲将分享 Dataphin 在 AI 赋能数据研发 Agent 方向的实践路径、技术挑战与思考，并探讨未来企业数据智能的演进趋势。
内容大纲
1.背景
1.1 从 DataOps 到 AI for Data
1.2 从 DevOps 到 AI Coding
2. 下一代AI原生的数据平台思考
2.1 以 Agent 为核心的智能数据研发框架
2.2 构建自学习的 Context 与 Feedback 闭环
3. 基于蚂蚁 Dataphin 的数据研发 Agent 实践
3.1 系统定位和架构设计
3.2 关键难点和关键技术
4. 产品核心功能展示和效果指标
4.1 数据研发智能化
4.2 任务运维智能化
4.3 资产查找智能化
5. 总结和展望
刘裕
蚂蚁集团数据分析Agent的创新与业务落地实践
蚂蚁集团 高级技术专家 数据分析平台技术负责人
毕业于华中科技大学，获硕士学位，2015年毕业后加入蚂蚁集团大数据部，参与和主导了蚂蚁集团的多个数据产品研发，拥有10余年大数据领域技术经验。现任蚂蚁集团高级技术专家，数据分析平台DeepInsight技术负责人，主导DeepInsight的Copilot产品以及数据分析Agent的技术研发工作，服务集团内部8W用户，并以标杆数据产品对外商业化。最近5年聚焦数据分析领域，当前专注于大模型驱动的数据分析智能化研究和应用。
大模型正驱动数据分析迈向智能化新阶段，ChatBI、DataAgent 等形态不断涌现。然而在真实业务中实现规模化落地，仍面临模型能力、知识理解与业务复杂性等多重挑战。本次分享将基于蚂蚁集团 DeepInsight 团队在数据分析Agent领域的长期探索，展示其在蚂蚁支付、商家等业务中的落地成效与数十倍效率提升，并深入解析其中的关键挑战、技术创新与实践经验，为行业智能化转型提供可借鉴的路径。
内容大纲
1. 蚂蚁数据分析产品的发展历程
2. 数据分析Agent的核心能力与技术架构
3. 数据分析Agent的业务落地实践
4. 关键挑战与技术创新
5. 未来思考与探索
听众受益
1. 收获前沿最佳实践：了解蚂蚁数据分析Agent在真实业务中的落地经验与核心方法论；
2. 掌握关键核心技术：深入解析数据分析Agent的架构设计、技术创新与挑战应对；
3. 洞察未来趋势和挑战：获得对数据分析智能化趋势与规模化挑战的深度洞察。
尹小明
Data Agent 智能体评测怎么做？揭秘来自火山引擎的评测体系建设实践
火山引擎 数智平台大模型评测技术负责人
目前负责字节数据平台大模型应用效果评估团队，主导了数据应用Agent 的评测体系建设，覆盖从数据开发到数据应用的多个业务场景，在大数据技术、自动化评测算法、评估平台搭建等方面有丰富实践经验。曾就职于微软、阿里巴巴。
在大模型技术飞速发展的当下，大数据领域的各类应用如雨后春笋般涌现，从数仓开发到ChatBI问数，再到深度分析 Agent，这些领域的大模型应用极大地提升了数据处理和分析的效率。但与此同时，如何科学、准确地评估这些应用的效果，成为了行业面临的重要难题。
作为大模型效果评估团队，我们深耕数据应用Agent 领域，构建了覆盖从数据开发到数据应用垂直领域Agent应用的评测技术体系，尤其在自动化评测算法、Agent 级评测框架等方面形成了可落地的技术方案。本次分享将聚焦这一领域的技术细节与实践经验。
内容大纲
1. 大模型评测基础方法论与数据应用 Agent 的适配挑战
1.1 大模型评测的通用技术框架：评测维度、主流方法和技术痛点
1.2 数据应用 Agent 的垂直适配难点：领域特殊性、维度扩展和效率挑战
2. Agent 应用的三层评测体系
2.1 体系设计：贯穿“技术选型-研发迭代-业务效果”的全流程评测
2.2 各层级核心定位与评测指标
3. Data Agent 智能体评测体系构建
3.1 覆盖多业务领域的评测题集
3.2 贴近业务视角的评测维度与指标
3.3 高效自动化评测技术与工具
4. 自动化评测技术创新和实践
4.1 取数问答(Text2SQL)的自动化评测：评测体系设计、技术创新和实践效果
4.2 Agent-as-a-Judge 应用详解：技术架构设计、关键技术优化和实践效果
5. 评估平台的工具与链路建设
5.1 核心功能矩阵：评测集管理、评估执行、效果分析与数据飞轮
5.2 特色功能详解：评估流程构建、线上Case回流和数据飞轮
6. 未来展望
听众受益
1. 了解大数据领域大模型应用评测的基础方法论和垂直领域的评测体系建设思路。
2. 了解SQL和数据Agent 评测技术创新和在具体业务场景中的实践经验。
作为大模型效果评估团队，我们深耕数据应用Agent 领域，构建了覆盖从数据开发到数据应用垂直领域Agent应用的评测技术体系，尤其在自动化评测算法、Agent 级评测框架等方面形成了可落地的技术方案。本次分享将聚焦这一领域的技术细节与实践经验。
内容大纲
1. 大模型评测基础方法论与数据应用 Agent 的适配挑战
1.1 大模型评测的通用技术框架：评测维度、主流方法和技术痛点
1.2 数据应用 Agent 的垂直适配难点：领域特殊性、维度扩展和效率挑战
2. Agent 应用的三层评测体系
2.1 体系设计：贯穿“技术选型-研发迭代-业务效果”的全流程评测
2.2 各层级核心定位与评测指标
3. Data Agent 智能体评测体系构建
3.1 覆盖多业务领域的评测题集
3.2 贴近业务视角的评测维度与指标
3.3 高效自动化评测技术与工具
4. 自动化评测技术创新和实践
4.1 取数问答(Text2SQL)的自动化评测：评测体系设计、技术创新和实践效果
4.2 Agent-as-a-Judge 应用详解：技术架构设计、关键技术优化和实践效果
5. 评估平台的工具与链路建设
5.1 核心功能矩阵：评测集管理、评估执行、效果分析与数据飞轮
5.2 特色功能详解：评估流程构建、线上Case回流和数据飞轮
6. 未来展望
听众受益
1. 了解大数据领域大模型应用评测的基础方法论和垂直领域的评测体系建设思路。
2. 了解SQL和数据Agent 评测技术创新和在具体业务场景中的实践经验。
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