騰訊云黃世飛：構建Agent-Ready數據平臺，需要升級三大能力

勇礪商業評論 阿桶觀察 曾憲勇

面對Agent這個全新用戶，企業的大數據平臺有了具體的升級路徑。

6月5日，騰訊云宣布面向Agent升級全棧數據平臺能力，通過生產級數據智能體DataBuddy、數據智能平臺WeData和AI原生大數據底座三層架構，構建人和Agent協同工作的智能入口、統一控制面和數據底座，助力企業打造Agent時代的數據基礎設施。

騰訊云副總裁黃世飛表示，Agent正在成為數據平臺的重要使用者。隨著數據對象、價值鏈路和使用模式發生變化，Agent-Ready數據平臺不僅要服務人的分析決策需求，更要服務Agent的數據理解、任務執行和業務協同需求，讓人和Agent能夠基于同一套數據體系協同工作。

（圖：騰訊云副總裁黃世飛在騰訊云AI產業應用峰會上解讀Agent-Re

智能入口：用戶負責決策，Agent完成復雜數據任務

傳統 BI 工具和 SQL 開發平臺是為人設計的，但當 Agent 成為分析主力，企業需要一種讓 Agent 能自主完成復雜數據任務的新入口。騰訊云生產級數據智能體DataBuddy，讓用戶通過自然語言提出需求，就能自動完成數據建模、ETL開發、任務編排、歸因分析、報告生成等復雜任務。今年5月開放內測以來，DataBuddy已吸引超3000家企業申請試用。

在數據工程場景中，DataBuddy能夠自動完成數倉方案設計、代碼生成和工作流編排，將重復開發工作量降低80%，整體研發效率提升5至10倍。在數據分析場景中，用戶可通過對話完成取數、分析、異動歸因和報告生成.

與此同時，DataBuddy還能結合企業知識和歷史經驗完成智能運維，超過90%的常見故障可實現自動診斷和修復。

在安全方面，DataBuddy通過身份權限、執行隔離、Agent Guardrail和全鏈路審計構建縱深防護體系，確保Agent所有操作均在企業安全邊界內可控、可追溯。

統一控制面：讓Agent懂業務、可信任

DataBuddy搭載在騰訊云全新升級的一站式數據智能平臺WeData上。通過統一元數據、數據語義、編排和權限體系，WeData打通數據開發、機器學習和AI應用全流程，整體研發效率提升50%以上，并支持企業將數據代碼統一納入自有Git倉庫管理。

其中，統一語義層是WeData面向Agent時代升級的核心能力之一。相比傳統數據目錄主要管理表、字段等技術元數據，WeData進一步將指標口徑、業務術語、業務規則和可信數據資產沉淀為Agent可理解、可調用的統一語義資產。測試數據顯示，搭載WeData數據語義層后，自然語言轉SQL準確率可提升至90%以上。

基于統一語義層，WeData進一步將業務知識、任務編排、權限治理和開發工具封裝為Skill，供DataBuddy等Agent直接調用，提升Agent執行任務的準確性。

針對游戲、零售等行業，騰訊云還基于WeData沉淀了行業數據模型和業務語義體系。例如在游戲場景中，可幫助Agent理解用戶留存、付費轉化等核心指標；在零售場景中，可理解會員、商品、營銷活動等業務對象，進一步降低Agent理解業務和執行任務的門檻。

AI原生數據底座：重構支撐Agent運行的四層智能

面對多模態數據處理、推理計算和自主協作需求，騰訊云對底層數據平臺進行了系統性重構，從存儲體系、計算引擎、系統到數據分析四個層面智能升級，讓平臺既能夠服務Agent，也能夠逐步演進為Agent。

在存儲智能方面，騰訊云圍繞多模態LakeHouse持續升級統一數據底座，支持向量檢索、全文檢索、圖譜查詢以及長期記憶等能力。在企業知識庫場景中，新一代存儲架構可將存儲成本降低至傳統方案的十分之一，檢索性能提升4.5倍。

在計算智能方面，騰訊云通過統一CPU和GPU資源調度能力，實現結構化數據與多模態數據統一處理，支撐訓練、推理、RAG以及Agent等多樣化AI工作負載。騰訊云自研高性能計算引擎Meson在TPC-DS （1TB數據集）測試中整體性能提升3.6倍，部分計算密集型場景最高提升5倍，同時CPU資源消耗降低50%。針對多模態數據處理，騰訊云自研跨模態計算引擎 Xpark 將原本需要多種工具串聯的處理流程統一到一套 API 中，推理吞吐相比開源方案提升 3 倍，GPU 利用率接近 100%

在數據智能方面，騰訊云構建了由SQL Agent、Code Agent、RAG Agent和Report Agent組成的多Agent協作體系，通過多個Agent協同完成數據檢索、分析、代碼生成和報告生成等復雜任務。

在系統智能方面，平臺引入自然語言交互、智能運維和智能調優能力，實現從人工運維向自治運維演進。目前相關能力已累計處置事件超過10萬次，資源優化可降低15%的資源消耗，故障根因定位時間從4.5小時縮短至30分鐘。

此外，面向政務、金融等對數據安全和自主可控要求較高的行業，騰訊云同步升級TBDS私有化大數據平臺，將上述能力完整帶入私域環境，幫助企業構建Data+AI融合平臺，加速Agent規模化落地。相關能力已在頭部券商規模化落地，支撐智能投顧、智能投研、量化投資等業務場景降本提效。

數據平臺之外，騰訊云正在系統性構建面向Agent時代的新一代云。在本次峰會上，騰訊云同步升級模型、推理服務、Agent Infra及生態連接能力，加速Agent走向真實生產場景。（曾憲勇）