大数据智能体工作台 DataBuddy 产品优势

一、Agent-Native 原生架构

·三大内置 Agent 开箱即用：工程 Agent、治理 Agent、分析 Agent 深度绑定腾讯云大数据生态，面向大数据领域深度优化的 Skill 体系、专属知识库、上下文优化与持续记忆

·Agent 双向防护：提示注入检测、OBO 权限强绑定、高危 SQL 拦截、“三要素”精准拦截，覆盖 OWASP LLM Top10 全部风险

·持续进化飞轮：每次使用都在沉淀知识和记忆，越用越好，模型红利持续加持到数据平台

一份数据、一套计算，同时服务数据分析与 AI 应用：

·统一 DAG（Directed Acyclic Graph，有向无环图）混合编排：大数据任务与 AI 任务（模型训练、推理、特征工程）在同一工作流里编排，血缘贯通

·MLOps（Machine Learning Operations，机器学习工程运维）全生命周期：MLflow 跟踪、AutoML、大模型实验、特征管理，覆盖机器学习全生命周期：训练、评估、部署、监控

·成本优化：CPU、GPU 算力复用，避免数据在两套系统间来回流动

·上线周期：端到端模型上线周期从 30 天缩短到 7 天，特征复用率提升 1.5 倍，开发效率提升到 2 倍

LLM 时代的瓶颈不在模型，而在于模型对业务的理解会更好一些。DataBuddy 通过统一语义层解决 NL2SQL（Natural Language to SQL，自然语言转 SQL）的三大幻觉陷阱：

效果对比：

·无语义层：NL2SQL 准确率 60% ~ 70%

·完整语义层：NL2SQL 准确率 90%+

配合治理 Agent 持续更新校验（语义不过期），“缺语义会导致幻觉、缺治理会导致过期”，同时解决这两类问题，正是 DataBuddy 的护城河。

TCCatalog（Tencent Cloud Catalog，腾讯云统一数据目录）一个入口统管四类资产：

·Table Catalog：表、视图、函数

·Volume Catalog：日志、图像、PDF、视频、音频

·Model Catalog：ML 模型、版本管理

·External Catalog：外部数据源镜像，免 ETL（Extract-Transform-Load，数据抽取转换加载）即查

配套能力：

·端到端数据血缘：自动采集 SQL 与集成任务，模型血缘覆盖训练到推理全链路

·数据质量：新鲜度、完整度、一致性全链路监控，异常自动检测

·敏感数据识别：AI 自动打标分级，一键审核确认

·细粒度权限：Catalog、Schema、Object 三层级联

DataBuddy 一体化架构降低架构成本，具体体现：

·免版本费：专业版、企业版的差异仅体现在计费项单价递增——客户“零门槛”开通，先用起来再随规模付费

·按量、包月双计费：以 CU 为统一计量单位，波峰用按量、稳态用包月，客户可自主优化成本

·AI 能力独立商业化：Agent 订阅 198 元 / 人 / 月起，积分包 5 档按需购买，用量弹性扩容

·云原生一体化，隐藏复杂度：基础资源打包进 CU、GU（GPU Unit，GPU 计算单元），统一订单出口，客户无需拼装多方账单