DataWorks Agent

步骤1：进入Copilot chat，切换至Agent模式

在Data Studio页面，单击顶部导航栏右上角的，进入Copilot Chat，在对话框左下角，切换至Agent模式。

步骤2：选择Agent

您可以单击/或在输入框中输入/快速唤起 Agent 菜单，选择适用于当前任务场景的专用Agent。Agent类型包括：数据集成Agent，数据地图Agent，数据开发Agent，数据治理Agent。

步骤3：添加上下文（可选）

为了让Copilot更准确地理解您的需求，可选择添加上下文背景信息。您可以通过对话框中输入@或在对话框右下角单击@唤起该功能，从而选择您所需要添加的上下文类型。

所支持的类型有：

• 表：引用一张或多张表的元数据信息。

• 节点/代码文件：如引用某个节点中的代码。

• 数据专辑：引用数据地图中的数据专辑。

• Rules：临时指定某个或某几个Rules对当前对话生效。

• 本地文件：上传本地的文档作为背景信息。

步骤4：切换大模型（可选）

Copilot默认使用默认模型，您可以单击对话框底部的图标，在弹出的菜单中选择其他所支持的大模型。

步骤5：提交问题并可多轮对话

在对话框中输入您的需求，您可以通过连续追问或补充说明的方式进行多轮对话，逐步修正和细化您的意图，直至 Agent 完全理解并产出您期望的结果。

场景1 - 数据集成Agent

功能描述：支持用户以自然语言方式（如中文或英文）直接描述数据同步需求，系统即可自动解析语义，智能生成对应的数据同步任务配置，包括源端与目标端的数据源类型、表结构映射、字段过滤条件、分区策略及调度参数等。

操作步骤：

1. 在对话框中输入 / 并选择数据集成Agent。

2. 描述您的数据同步需求，包括源端、目标端、表名以及同步方式等。例如：“帮我创建一个离线同步任务，把MySQL的 ods_user_info_d 表同步到MaxCompute的 ods_user_info_d 表”

3. Agent 会解析您的需求，并自动填充数据源、表映射等信息来创建数据同步节点。

4. 创建完成后，您可以点击查看与修改。

操作示例：

场景2 - 数据开发Agent

功能描述：提供基于自然语言的ETL开发体验，覆盖需求分析、代码生成、工作流生成到发起发布的全流程。

操作步骤：

1. 在对话框中输入 / 并选择数据开发Agent。

2. 使用自然语言描述您的数据开发需求，并可按需添加上下文。例如：“构建用户画像分析工作流”。

3. Agent 会将任务分解为多个步骤（如创建节点、生成代码、配置依赖）执行。

4. 针对生成的节点代码，您可以查看并选择是否保留或撤销。

操作示例：

场景3 - 数据治理Agent

功能描述：DataWorks数据治理Agent，驱动企业数据治理从主动式迈向“自主式”数据治理。数据治理不再是复杂的数据分析和大量的表单配置修改，现在只需通过自然语言指令，转化为精准的治理动作，通过专家级的治理能力进行治理操作的设置，并可进行自动执行。

核心能力：

• 质量规则配置：通过自然语言，帮助用户对指定的重点表，自动配置质量监控规则；数据治理Agent可智能分析指定表的字段类型、业务语义和重要性，自动推荐并配置合理监控规则，如主键唯一性、非空约束、枚举值范围校验等，高效完成以往需要多次探查数据和规则配置的工作。

  • 示例：帮我针对 dim_user_info 这张核心用户维表，自动生成质量规则。

  • 示例：针对ods_开头的表，自动配置表行数相关质量规则。

• 质量问题治理：针对数据资产治理模块中，已由系统自动发现的待治理的质量问题，如“热门访问表未配置质量规则”，“高基线任务产出表未配置质量规则”等问题，可直接通过自然语言给出治理要求，系统自动分析问题并进行相应治理

  • 示例：找出热门访问表未配置质量规则的表，推荐并配置质量规则。

  • 示例：帮我治理质量维度的问题。

场景4 - 数据地图Agent

功能描述：专注于提升数据查找与理解的效率。通过AI驱动的自然语言交互，您可以在海量数据中快速完成元数据多种场景下的探索。

核心能力：

• 自然语言搜索：支持自然语言问答，无需精确关键词，基于业务意图即可快速定位目标数据。例如，“找一下和用户活跃度相关的汇总表”。

• 自动范围调整：支持在对话中指定范围，Agent将自动理解语义，快速基于该范围进行数据定位。例如，“在adm_bi项目下，查找和业务经营相关的表”。

• 深度数据理解：支持对目标数据进行追问，快速获取血缘、负责人、字段释义等详细信息。例如，“@dws_bi_metric_di这张表的直接下游有哪些？如果变动后会对哪些负责人有影响？”。

操作示例：