告别繁琐的数据“体力活”，DataWorks 内置 AI 智能体 (Agent) — Data Agent。Data Agent 致力于将您从重复、低效的工作中解放出来，把宝贵的时间还给创新与思考，让数据工作重归简单高效。它深度融合于 DataWorks 的各个产品模块，只需通过自然语言下达指令，就能在数据集成、开发、运维、治理、分析全链路中为您：
加速代码开发： 快速生成、优化和解释代码，将您的想法即时转化为高质量、规范化的代码。
自动化任务编排： 智能创建并编排数据集成、开发与治理等任务，实现端到端流程自动化。
沉淀团队智慧：将最佳实践和业务知识作为上下文融入每一次思考。
功能概述
什么是Data Agent
Data Agent，是 DataWorks 平台内的一站式 AI 智能体，包含Agent智能体、代码编程助手、ChatBI以及快捷AI操作等核心能力。它深度融合于DataWorks的各个产品模块中，覆盖数据集成、开发、运维、治理、分析全链路，借助强大的 AI 推理和自然语言处理能力，为您提供高效可信的智能化数据开发体验。
核心价值
提升效率：通过代码自动生成、智能补全、自然语言交互等方式，大幅缩短数据开发和分析的周期。
降低门槛：让不熟悉复杂SQL或产品操作的用户，也能通过自然语言快速上手，完成数据开发治理任务。
保障质量：利用AI进行代码纠错、优化和测试用例生成，提升代码质量和可维护性。
知识沉淀：通过自定义企业知识库，将企业规范、业务口径、技术标准融入AI，实现知识的传承与应用。
开放地域与策略
开放对象：DataWorks 基础版及以上规格的客户。部分功能仅限新版数据开发Data Studio可用。
开放地域：华北3（张家口）、华北2（北京）、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、马来西亚（吉隆坡）、印度尼西亚（雅加达）、日本（东京）。
当前阶段：全面公测。由主账号、租户管理员或同等权限的用户，点击Data Agent，仔细阅读《DataWorks Copilot服务协议》后，点击“确认参加”即可。确认，该主账号下的所有用户即可开启Data Agent的使用。
费用说明：公测期间，Data Agent 完全免费。公测结束后将转为正式的付费服务。
重要自2026年4月15日起，Data Agent 将正式启用商业化收费模式。具体计费方案请参见Data Agent 费用。
快速入门
如何唤起Data Agent
您可以通过以下方式与Data Agent进行交互：
全局入口：单击Data Studio页面顶部导航栏右上角的
，即可打开Data Agent Chat对话窗口。编辑器内：在代码类数据开发节点的智能代码编辑器中，通过右键菜单或快捷键唤起。
模块内嵌：在特定产品模块的功能区域，带有Copilot标识的快捷操作按钮。
在全局入口处，Data Agent 提供预置的场景化示例（如数据同步、智能找表、数据开发、数据治理等），您可点击相应卡片，快速获取符合该场景的示例 Prompt，降低使用门槛，提升交互效率。
核心功能详解
Agent智能体：自动化完成复杂任务
功能概述
DataWorks Agent 服务，引领数据开发与治理进入全新的自动化时代。它不再局限于问答，而是化身为一个能够自主完成复杂任务的智能体。
使用DataWorks Agent，可以通过自然语言交互来自动化完成DataWorks上数据开发、数据治理的部分任务，例如数据集成、数据开发、数据地图、数据治理等。通过大模型的深度思考及规划能力，Agent可以充分理解用户的任务，对任务进行步骤分解并制定执行计划，并调用MCP Server中的相关工具来自动化执行任务。DataWorks将持续丰富和迭代DataWorks MCP Server中的工具集，致力于为用户提供更加智能和高效的数据开发治理产品体验。
核心功能亮点
深度理解与自主规划：基于上下文感知与多轮对话，准确识别复杂意图，自主将任务分解为可执行的多步骤计划。
数据开发治理过程自动化：深度融合DataWorks核心产品能力与流程，全面打通上下文数据，内置DataWorks工具集。
功能入口
在Data Agent Chat对话框中，从Ask模式切换至Agent模式。
根据您的任务类型，输入
/选择合适的Agent类型。通过提问方式，向Agent下达指令。
最佳实践场景
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。
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。
示例：
场景3 - 数据运维Agent
功能描述：旨在为任务实例提供全面的健康评估与问题定位。通过融合依赖链路、资源水位、历史运行趋势、变更影响、日志异常及数据质量等多维度分析，自动生成结构化的诊断报告。
关于更多数据运维Agent的说明，可以参见：AI运维。
示例：
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？”。
示例：
场景5 - 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。
示例：
代码编程助手：提升编码效率与质量
功能概述
Data Agent 智能编程助手基于先进的大语言模型，通过自然语言交互，能高效完成SQL/Python代码的生成、优化、解释和测试等任务。为确保最佳效果，您可以在DataWorks默认模型、千问及DeepSeek等多种的模型间自由切换，从而显著提升ETL开发与数据分析的效率。
核心功能亮点
多模型自由切换：支持默认模型、Qwen3-235B-A22B等。
ETL全链路支持：支持SQL和Python语言的代码生成/问答/改写/优化/纠错/注释/测试用例生成/解释等。
上下文感知：理解对话内容、代码、表结构、数据血缘、自定义知识库等。
功能入口
智能代码编辑器
场景一：智能代码补全
使用方法：在您进行代码类节点开发时，Data Agent会根据上下文（已输入的代码、引用的表结构等）智能预测并推荐后续代码片段，补全建议会自动出现，按Tab键采纳。
场景二：右键菜单快捷操作
使用方法：在智能代码编辑器中，按需选中代码，单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择Copilot。
Data Agent Chat（Ask模式）
Ask模式是Data Agent Chat的默认模式，适用于以问答形式解决具体的编码问题。支持用户完成代码生成、代码改写、代码纠错、生成注释、代码解释、代码优化、代码测试、代码问答、 Notebook Cell 智能生成与快捷找表。使用Data Agent Chat Ask模式时，支持选中编辑器中的代码作为上下文，进行针对性的操作。
快捷AI操作：简化产品模块内操作
DataWorks数据开发/运维/质量等模块通过利用大模型的能力，提供便捷智能化产品操作，希望能为开发者和企业用户提供智能化产品体验，以高效完成 DataWorks 产品操作。
查询结果智能可视化
功能描述：在DataWorks-数据开发/数据分析中，借助Data Agent智能图表助手，您可一键生成基于查询结果的可视化图表及数据见解。
使用入口：在节点运行或SQL查询结果处，切换至可视化页签。
AI智能建表
功能描述：在Data Studio数据目录中，借助Data Agent建表助手，只需输入表名关键字即可完成表的创建。也可一键触发，智能推荐字段名称和字段描述的补全。
使用入口：在Data Studio中新建表时，单击页面左上角的Copilot建表按钮，输入建表需求描述，Copilot将自动生成包含字段定义和DDL的建表方案。
任务发布描述生成
功能描述：在Data Studio中，在发布环节，借助发布助手，您可一键生成上线发布描述，提高发布效率。
使用入口：在Data Studio中，在发布环节，单击发布描述输入框右侧的Copilot生成描述按钮即可自动生成发布描述。
任务异常智能诊断
功能描述：DataWorks运维中心的智能诊断正式对接Qwen、DeepSeek-R1（671B）模型。当任务运行异常时，您只需点击运行诊断，大模型即可秒级提取日志中的关键信息、提供错误分析、解决建议，并推荐错误修复的快捷操作，让AI成为您的运维。
使用入口：在运维中心页面，单击左侧导航栏，进入周期实例页面。单击运行失败实例，选中运行失败节点，单击右下角的运行诊断即可对任务进行智能诊断。
数据质量规则智能推荐
功能描述：用户可以通过一键唤起Data Agent的能力，基于DataWorks中完整的元数据信息，快速生成适用于特定数据表或业务场景的数据质量规则，支持多种数据源类型及多维度质量校验。
使用入口：在数据质量页面，单击左侧导航栏，进入按表配置规则页面。选择目标表，单击右侧的新建质量监控，进入该表的质量规则配置。
数据服务API
功能描述：DataWorks数据服务能够借助Data Agent智能助手进行快捷API封装，根据业务需求一键生成SQL脚本并自动解析为API的请求参数和返回参数。
使用入口：在数据服务模块中，新建生成API并选择脚本模式。
ChatBI：将自然语言转化为数据洞察
ChatBI是一款基于大语言模型的对话式智能分析工具。您只需用自然语言描述分析需求，ChatBI即可自动完成目标表识别、SQL生成与执行、可视化图表绘制和分析结论提炼，帮助您在无需编写代码的情况下快速获得专业的数据分析报告。详情可参见：ChatBI 概述。
高级功能与最佳实践
提升回答准确性：为Data Agent提供精准“记忆”
为了让Data Agent的回答更贴合您的企业规范和业务场景，我们强烈建议您为其提供精准的知识。
自定义知识（Rules）
功能描述：Rules是您为Data Agent定义的一系列规则、规范和背景知识，它会指导Data Agent的思考和回答。
设置入口：在Data Agent Chat对话框右上角，点击
图标，进入Rules配置页面。企业级Rules与个人级Rules：
企业级Rules：由管理员统一配置，支持设置生效范围。适用于定义公司级的业务术语、编码规范等。
个人级Rules：由用户个人配置，仅对自己生效。适用于定义个人偏好、常用代码片段等。
图标，进入Rules配置页面。在对话中指定上下文（Context）
功能描述：在每一次对话中，您可以手动指定与当前任务相关的上下文，让Data Agent聚焦于这些信息进行回答，从而获得更精准的结果。
支持的上下文类型：
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。
如何引用上下文：在Data Agent Chat输入框中，输入
@或者单击+，即可弹出上下文选择器进行添加。
管理您的对话
查看对话历史
Data Agent会自动记录您最近的对话。
记录范围：支持查看最近7天内，最多100个对话记录。
查看入口：在Data Agent Chat窗口顶部右侧的“历史会话”。
实践建议：为不同任务开启新对话
我们强烈建议您为每一个独立的任务开启一个新的对话（New Chat）。
原因：这样可以避免不同任务的上下文互相干扰，让Data Agent更专注于当前任务，从而保证回答的准确性和相关性。
常见问题（FAQ）
Q： 为什么Data Agent的回答不准确或不符合我的预期？
A： 可能是因为缺乏足够的上下文。请尝试使用在对话中指定上下文（Context）中描述的方法，为Data Agent提供更精确的背景信息。
Q： Ask模式和Agent模式有什么区别？我该如何选择？
A： Ask模式适用于一问一答式的简单任务，如生成一段代码、解释一个函数。Agent模式适用于需要多个步骤、调用多种工具的复杂任务。
Q： 如何让 Data Agent 优先使用英文回复？
A： 您可通过以下方式引导 Data Agent 使用英文响应：
在提问时明确添加指令，例如：
请用英文回答、Respond in English或Explain in English；切换至 DataWorks 英文界面，提升模型对英文输出的一致性与准确性。