“数据分析行业正从 “人问系统” 迈向 “系统懂人”，唯有打造出 “更懂业务、更主动、能落地” 的Agent BI，方能抢占智能分析的未来入口。

大数据产业创新服务媒体

——聚焦数据 · 改变商业

业务复盘会上，华南区产品销量异动的议题刚抛出，业务总监李总的额角已渗出冷汗。三天前发现渠道策略可能存疑时，他紧急提报数据需求——从数据部门取数、清洗，到生成可视化报表，全流程走下来，商机早已被竞争对手抢占。这份迟到的报表，最终成了“事后复盘”的摆设，而非“实时决策”的利器。

这不是个例，而是企业数据化进程中的集体困境：当ChatBI解决了“用自然语言查数”的效率问题后，新的瓶颈浮出水面：数据无法主动响应业务需求，决策始终滞后于市场变化。

当行业还在为“更快出报表”纠结时，思迈特给出了新答案：即将发布的Agent BI，要让数据分析从“工具属性”彻底转向“智能角色属性”，终结“数据到决策”的断层。

数据驱动的理想很美，

现实却焦虑重重

企业在数据上的投入与回报，正陷入一场失衡的博弈。从业务系统的数据化，到BI工具的全面建设，再到大模型的尝试接入，从传统BI到ChatBI，工具迭代从未停止，但业务端的焦虑却层层传导：

一线运营盯着用户标签变动，想快速调整策略，却要等数天才能拿到反馈，错失最佳干预时机；

中高层管理者要的不是 “销售额下降5%” 的图表，而是“为什么降、怎么救、多久能回升”的解决方案，现有系统只能提供数据，无法输出决策依据；

数据团队被“定制报表”需求淹没，版本迭代不断，最终交付的成果却常因“不懂业务场景”被束之高阁。

问题的核心从来不是“工具不够先进”，而是 “系统不懂人”。

在“可视化即洞察”成为BI行业共识之后，我们发现：好看不等于有用，可点不代表可用。即便ChatBI优化了交互方式，本质仍是“用户提问-系统应答”的被动模式。

数据驱动的核心瓶颈，其实从来不是工具不够多，而是角色不够清晰、能力不够聚焦。我们终于发现：好看的图表难以破解决策滞后的难题，真正的数据分析，需要一个“懂业务、能思考、可执行”的智能角色。

这一洞察，也正在催生出一种新的可能：Agent BI。

“人工智能+”加速落地，

企业数据分析迈入“代理拐点”

数据分析行业，正在逼近一个结构性的变化临界点。政策与市场的双重驱动，正推动行业从“问答式交互”向“智能代理”转型。

一方面，政策层面已按下快进键。2025年8月，国务院正式印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出要加快“智能体”等新一代智能终端在政务、产业、民生等领域的广泛应用。并要求到2027年，“智能体”应用普及率将超过70%，使其成为企业系统智能化的核心支撑。这一顶层设计，不仅是对AI产业的宏观引导，更通过明确方向，为 “智能代理人” 的能力落地与推广提供了政策支撑。

另一方面，市场正在快速觉醒，企业需求早已超越传统BI的能力边界。当前企业对数据响应速度、业务贴合度、主动分析能力的期待，已非传统BI工具所能满足。过去“人问系统、系统生成图表”的交互模式，难以适配跨部门、多角色、连续性任务链的复杂场景；即便ChatBI、自动报表等方案曾引发关注，也因局限于浅层调用、缺乏深度业务理解而逐渐 “力不从心”。

更关键的是，当前市场多数解决方案仍停留在“可视化+大模型接入”的浅层阶段：既无法实现多轮对话与多任务协同，也缺乏语义驱动的任务执行链，同时忽视企业权限控制与组织结构语境，更难以嵌入真实业务流程形成执行闭环。这导致企业陷入“不缺工具，但缺‘能理解业务’的智能体”的现实困境。

正是在这样的背景下，数据分析行业正从“人问系统” 迈向“系统懂人”的新阶段，谁能构建“更懂业务、更主动、能落地”的Agent BI，谁就能率先占据智能分析的未来入口。

即将发布的Agent BI，是思迈特对这一缺口的精准回应。它并非简单的Chat插件或现有BI工具的 “智能外壳”，它是一个有身份、有记忆、有主动执行能力的智能分析角色，能在任务中理解上下文、感知权限边界、联动业务系统，真正嵌入到组织日常的分析与决策流中。

Agent BI：思迈特定义数据分析“工具到角色”新范式

过去，BI是工具，用来查数、出图、做报表；今天，Agent BI是角色，是嵌入业务场景、能够理解任务、推动行动的“智能同事”。

思迈特即将推出的Agent BI，不只是一次产品形态的升级，而是智能分析范式的重构。从“工具”到“角色”，从“响应”到“感知与执行”，它具备理解业务语言、规划分析路径、完成任务链执行并反馈优化的核心能力，正在成为“企业智能分析师”。

这种能力背后，是长期体系化投入的结果：

在技术上，思迈特是国内最早落地AI Agent架构的厂商之一，具备RAG、CoT推理链、权限治理等关键底层能力；

在指标体系上，早在2023年就构建了以“指标”为核心的ABI架构，率先明确“语义+任务”的融合方向；

在场景理解上，依托长期深耕金融（涵盖银行、保险、证券等领域）、央国企，以及能源、制造、零售等多个行业，已服务百余家企业，构建了“BI技术+人工智能技术+Know-how”的铁三角能力闭环。

这一综合能力，也得到了权威机构的高度认可。IDC近日发布的《2025中国GenBI厂商技术能力评估》报告指出：思迈特在7项核心平台技术能力中评分第一，涵盖大模型能力、集成开发、数据处理、工程化落地等关键维度；在金融与央国企两项高要求行业能力中，思迈特均获满分，是当前唯一“双第一”的平台型厂商；

报告同时强调，思迈特是少数已实现Agent BI跨行业落地交付的厂商，具备“从前瞻探索到工程化复制”的闭环能力。

数智进化，Agent BI不止于分析

在“AI+”政策和“智能体”技术双轮驱动下，企业对智能分析的需求正在发生深层次转变：不只是“问得更快”，而是“能动起来”。思迈特Agent BI正是在这一背景下，推动“双重突破”：

第一重突破：从“问数工具”到“智能角色”的进化升级

在传统BI中，用户是提问者，系统是答题器。在Agent BI中，系统成为具备业务语义理解、持续学习与任务执行能力的“智能角色”。它不仅回答，更会主动发现问题、追踪指标变化、触发智能建议与任务。

换句话说，分析行为不再依赖用户驱动，而是转向智能代理主动响应。这代表着一次从“工具使用”，到“角色参与”的根本转变。

第二重突破：从“场景落地”到“平台构建”的产品化深耕

市面上不少产品尝试以“大模型+Chat UI”快速集成“智能问答式分析”，但难以支撑真正的业务任务链落地。

而思迈特的Agent BI，底层是平台级的智能体框架，并持续进化技术产品体系。对于市场关注的核心能力，其优势方向已逐渐清晰：多角色、多任务协同（业务、管理、数据、IT等）；与业务系统打通的“分析-执行-反馈”闭环等。既能适配单点场景，更具备成为企业 “智能执行中枢” 的潜力，可嵌入工作流程、提升跨团队协作效率。

面向未来，思迈特Agent BI的能力边界正在拓展：从数据分析延伸至自动撰写管理汇报、运营日志等报告，从指标洞察升级为生成可行性策略方案，从分析联动系统实现自动化执行；借助MCP与多智能体协作（A2A）技术可优化用户体验，通过串联Work Flow与Data Flow更能构建企业级“自动化智能决策系统”。

这正是思迈特定义的Agent BI未来蓝图：一个可嵌入业务、理解组织、推动决策的智能分析角色群体。

从最早构建智能问答系统，到如今Agent BI即将登场，思迈特已在架构、模型、语义、权限、系统连接等层面打通关键路径。新品发布在即，市场正热切期待其更多核心能力的揭晓——这不仅是一次产品发布，更是一个智能分析新时代的开启信号。

我们相信，那些困在报表里的机会，那些被延迟的数据洞察，终将在这里找到突破口。

点击下方“预约”，精彩内容，敬请期待。

文：月满西楼/ 数据猿
责编：凝视深空 / 数据猿