治理问题的定位和修复通常依赖人工逐项排查，治理动作也难以持续覆盖新增任务。DataWorks 数据治理 Agent 将治理流程升级为自然语言驱动的智能化治理，只需用一句话描述治理目标，Agent 即可自动完成问题分析、方案生成、SQL 改写与复检执行，并支持将治理流程沉淀为周期任务，实现 7×24 小时持续治理。
功能概述
数据治理 Agent 是 新版 Data Agent 在数据治理场景的垂直能力集，覆盖治理项 AI 治理、对话式治理、自定义/AI治理项自动扫描、自动打标、代码评审巡检等场景，以及治理问题自动化修复能力。您可以从治理工作项、数据治理工作台或 Data Agent 对话界面发起治理，Agent 会自动读取问题上下文、生成可确认的治理方案，并支持将已验证的治理流程配置为定时任务周期执行。
核心能力
能力 | 适用场景 | 核心价值 |
治理项 AI 治理 | 系统治理规则已发现问题并生成治理工作项，需要对已定位的问题任务快速完成分析与修复。 | 一键进入带问题上下文的治理会话，Agent 自动完成问题分析、SQL 改写、代码修改对比和治理复检。 |
对话式治理 | 已明确治理目标，希望通过对话补充上下文并完成治理。 | 自然语言提交治理问题，AI 诊断任务与 SQL 并以可视化差异展示修改内容，确认后执行。 |
自定义/AI治理项自动扫描 | 某类治理问题尚未暴露，需要自定义规则持续扫描发现。 | 自然语言定义扫描规则，AI 二次过滤降低误报，规则可配置为周期扫描任务持续发现新增问题。 |
自动打标 | 调度任务数量较多，需要按责任人维度批量维护标签。 | 自然语言完成任务 owner 识别与标签批量绑定，并可封装为定时任务持续覆盖新增任务。 |
代码评审巡检 | 希望持续巡检项目空间内的代码评审，并在评审前拦截治理问题。 | 基于 Code Review 模板创建 AI 巡检服务，串联评审提交、问题修复、复检与结果核验的治理闭环。 |
治理问题自动化修复 | 上述场景发现的治理问题需按策略持续自动修复，而非一次性手动处理。 | 治理场景的已验证流程可封装为定时修复任务，按指定频率和批次周期执行，实现 7×24 持续治理。 |
前提条件
已开通 DataWorks data agent，详情可参见开通流程。
该功能当前仅支持以下地域：华北2（北京）、华北3（张家口）、华北6（乌兰察布）、华东1（杭州）、华东2（上海）、华南1（深圳）、西南1（成都）、中国香港、新加坡、德国（法兰克福）、印度尼西亚（雅加达）。更多地域开放后将再行通知。
使用场景
以下场景按问题发现方式递进组织：治理项 AI 治理面向系统治理规则已发现的问题；对话式治理面向治理目标明确的需求；自定义/AI治理项自动扫描面向需要持续主动发现的未知问题；自动打标、代码评审巡检分别覆盖标签维护、评审治理闭环等专项场景。上述场景的已验证治理流程均可通过治理问题自动化修复能力封装为定时任务周期执行。
治理项 AI 治理
能力说明
适用场景：系统治理规则已发现问题并生成治理工作项，需要对具体问题快速完成分析与修复。针对支持 AI 治理的系统治理项，您可以在治理工作项页面选择具体问题，通过任务对应的 AI 治理入口发起处理。Agent 会自动读取治理项与任务上下文，完成以下治理动作：
问题分析：结合治理项规则和任务 SQL，输出问题原因和影响说明。
SQL 改写：生成符合治理规则的修复方案（如将 JOIN 的 ON 条件中的常量过滤移动到 WHERE 子句、将
max_pt替换为业务日期参数等），并展示修改差异。治理复检：修改发布后自动执行治理复检，确认治理项检查器通过。
使用示例
进入数据治理中心的治理工作项页面，定位目标治理问题和任务。
在对应任务的操作列单击AI 治理，进入包含治理上下文的 Data Agent 会话。
查看 Agent 输出的原因分析、SQL 改写方案等，确认修改内容。
确认后执行修复并发布，Agent 自动完成治理复检并反馈检查结果。
对话式治理
能力说明
适用场景：若已明确治理目标，无需从固定治理项入口进入，您可以直接在 Data Agent 对话界面用自然语言描述治理目标（如任务名称、工作空间和期望达成的治理效果），由 Agent 逐步补充上下文并形成执行方案。Agent 会诊断任务与 SQL 现状，以可视化 SQL 差异展示修改内容（如将 max_pt 调整为 bizdate 参数），并支持按任务粒度勾选需要执行的修复范围。
使用示例
进入 Data Agent 对话页面。
用自然语言描述治理目标，并提供工作空间和目标任务等必要上下文。
查看 Agent 输出的 SQL 差异、治理建议和可执行选项，确认需要执行的治理范围。
确认执行后，Agent 完成修复并反馈治理结果。
任务名称无法唯一定位时，请补充工作空间或任务标识。批量修改前请核对 SQL 差异和业务日期参数是否符合任务语义。
自然语言创建治理项并自动扫描
能力说明
适用场景：某类治理问题尚未暴露，系统内置规则无法覆盖，需要通过自然语言快速创建自定义治理规则并持续扫描发现。您只需描述扫描对象和判断条件，Agent 即可生成自定义治理项/检查项并触发扫描，将治理模式从人工逐项排查升级为持续自动运行。
主要流程包括：
自然语言创建治理项：用一句话描述扫描条件（如"发现 ODPS SQL 中只有查询、没有写入目标表的任务"），Agent 自动生成可执行的自定义治理项/检查项。
自动扫描 + AI 二次过滤：触发扫描后，AI 对初筛结果进行语义复核，区分命中项、未命中项和非目标任务，减少误报。
周期扫描：将已上线的规则配置为周期扫描任务，按指定频率持续发现新增问题。
治理策略选择：针对扫描命中的问题，可选择生成修复建议报告、自动修改 SQL 或仅扫描并通知等处理方式。
使用示例
进入 Data Agent ，用自然语言描述扫描规则，例如："发现过去 7 天内没有设置责任人标签的周期任务"或"发现 ODPS SQL 中只有查询、没有写入目标表的任务"。
查看 Agent 生成的规则内容，确认扫描对象、判断条件和命中示例是否符合预期。
保存为自定义治理项/检查项，并触发首次扫描。
查看 AI 二次过滤后的命中结果，选择生成修复建议报告、自动修改 SQL 或仅扫描并通知等治理策略。
确认规则有效后，配置周期扫描任务的名称、工作空间和执行频率，持续发现新增问题。
自动修改 SQL、下线任务等治理策略可能影响生产任务，执行前请确认范围并遵循团队变更流程。
自动打标
能力说明
在调度任务数量较多的工作空间中，逐个维护责任人标签不仅耗时，也容易遗漏新增或变更的任务。您可以用自然语言指令让 Agent 读取指定工作空间的任务列表，提取每个任务的负责人（owner），并批量绑定对应的责任人标签。绑定完成后，Agent 会汇总任务数量和标签参数，并提供可核验的标签入口。
已验证的自动打标流程还可以封装为定时任务，配置工作空间、执行频率和治理提示词后按周期执行，持续为新增或发生负责人变更的任务补齐标签。
使用示例
进入 Data Agent，对目标工作空间发出按任务负责人绑定责任人标签的自然语言指令。
核对 Agent 汇总的任务数量和标签参数，确认后执行批量绑定。
如需持续执行，继续要求创建定时任务，确认任务名称、执行频率和工作空间。
在 AI 定时任务页面查看执行记录与运行日志。
批量绑定标签和创建定时任务均属于写操作，执行前请核对工作空间、任务范围与标签取值。
代码评审巡检
能力说明
您可以基于项目空间 Code Review 模板创建 AI 巡检服务，持续巡检指定项目空间内分派给自己的代码评审。巡检发现治理问题后，Data Agent 会分析问题上下文、补充修复并执行治理复检，将问题发现、修复、复检和再次提交评审串成可追踪的治理闭环。巡检服务详情还提供运行状态和 Token 消耗信息，便于掌握服务健康度和模型使用量。
使用示例
进入数据治理中心的 AI 巡检服务页面，选择项目空间 Code Review 模板，配置巡检工作空间、运行资源组、计算单元和模型后创建巡检服务。
在 Data Studio 修改并发布代码，指定评审人后发起代码评审。
根据巡检发现的治理问题，由 Data Agent 分析上下文并执行修复、复检和发布。
再次提交代码评审，在评审详情中查看评审通过或不通过状态。
返回 AI 巡检服务详情，查看运行状态和 Token 消耗。
治理问题自动化修复
能力说明
适用场景：上述治理场景（治理项 AI 治理、对话式治理、自定义/AI治理项自动扫描、自动打标、代码评审巡检）中，已验证的治理流程均可封装为定时治理任务，按指定频率和批次周期执行，无需人工反复介入。主要能力包括：
一键创建定时任务：在任一治理场景的对话中，确认治理方案后即可直接要求创建定时任务，指定任务名称、工作空间、执行频率和治理提示词。
批次控制：配置每批治理的任务数量，避免单次修复范围过大影响生产环境。
执行记录与日志：在 AI 定时任务页面查看每次执行的运行状态、治理结果和 Token 消耗。
使用示例
在上述任一治理场景中完成治理并确认方案有效。
在对话中要求创建定时任务，确认任务名称、执行频率（如每天、每周）等。
创建成功后可立即触发一次验证，确认定时任务按预期执行。
在 AI 定时任务页面查看执行记录和运行日志。
定时治理任务会按配置周期自动执行治理操作，创建前请确认治理策略、工作空间和任务范围，并遵循团队变更流程。
后续步骤
新版 Data Agent：了解 DataWorks Data Agent 的整体能力和使用方式。
Data Agent Token 限额：了解 Data Agent 的 Token 消耗与限额管理。