数据资产的自然语言交互管理-Meta Agent-数据管理 DMS-阿里云

DMS Meta Agent 是一款基于大语言模型的企业级数据管理智能体，通过自动化的数据资产盘点和自然语言交互，Meta Agent 能将庞杂的数据资产转化为易于理解和使用的业务知识，并允许用户像与专家对话一样，安全、高效地查找、理解和使用数据。Meta Agent 拥有两大核心能力：

资产盘点：Agent 能够自动扫描并解析元数据，为您生成表/字段的业务描述、SQL 注释、数据血缘、使用说明以及业务目录等关键知识。这些知识将成为驱动精准 AI 服务的基础。
资产问答：在 Data Copilot 中，用户可以通过自然语言，轻松实现资产查找、数据分析、使用建议等一系列交互式数据服务。

应用场景

Meta Agent 提供了数据库版和湖仓版，精准匹配不同角色的核心痛点：

面向人群	核心痛点	Meta Agent 解决方案
数据库管理员	需耗费大量时间解答关于库表结构、使用规范等重复性问题。	自动化盘点与管理数据库知识，将 DBA 从低效的答疑工作中解放出来，聚焦于更高价值的管理任务。
数据库/应用开发者	需要频繁查找库表信息、编写复杂 SQL、理解业务逻辑。	在 Data Copilot 中与数据库直接对话，快速获取库表介绍、生成 SQL、分析报错、解读规范，大幅提升开发效率。
数据平台/湖仓管理者	难以对多模、海量的数据资产进行统一盘点、描述和治理。	自动化盘点全域数据资产，自动生成资产目录、业务描述、血缘、指标口径等，显著降低数据治理成本。
数据分析师/用数人员	“找数难、懂数难、用数难”，数据利用效率低下。	通过自然语言安全地交互，轻松实现找数、问数、用数，让数据消费的门槛降至最低。

版本选择

为了更好地服务于不同场景，Meta Agent 提供了两个版本。您可以根据下表进行选择：

对比维度	Meta Agent 数据库版	Meta Agent 湖仓版
核心定位	数据库开发与管理智能体	全域数据资产管理与消费智能体
适用场景	降低数据库管理成本，提升业务开发效率和稳定性。	降低平台数据资产治理成本，提升找数、问数、用数效率。
目标用户	DBA、数据库开发者、应用开发者。	湖仓管理者、数据开发工程师、数据分析师、业务用数人员。
核心功能差异	侧重于库/表/字段描述与使用说明的生成，以及面向开发的问答。	侧重于全域资产的深度盘点，额外支持血缘、业务术语、指标口径等高级知识的生成。

详细功能特性对比：

功能模块	功能特性	数据库版	湖仓版
数据源	跨云多模数据源	MySQL：RDS MySQL、PolarDB MySQL版、其他来源MySQL PostgreSQL：RDS PostgreSQL、PolarDB PostgreSQL版、其他来源PostgreSQL SQL Server：RDS SQL Server、其他来源SQL Server	支持的湖仓包括：ADB MySQL、ADB PostgreSQL、SelectDB、Starrocks、ClickHouse、MaxCompute、DWS
资产地图	资产搜索	✅	✅
	业务目录	✅	✅
	资产详情	不支持血缘、使用说明、质量	✅
资产盘点	说明文档导入	✅	✅
	数据采样	✅	✅
	代码解析	✅	✅
	血缘生成	❌	✅
	业务术语生成	❌	✅
	指标口径生成	❌	✅
	使用说明生成	❌	✅
	目录生成	✅	✅
资产问答	Data Copilot问答	✅	✅

说明

为确保业务知识盘点的质量与时效性，Meta Agent 服务包含一项后台智能分析任务。该任务会每日定期对您的元数据及采样数据进行扫描、分析与推理。此过程所需的大语言模型（SOTA模型）调用，是本服务的核心组成部分。所有相关的 Token 消耗费用，均已包含在您购买的 Meta Agent 服务包中，您无需为此支付任何额外费用。作为参考，后台任务的模型调用量级大致如下：

数据库版：每个纳管的实例，保底使用800万Token以上的SOTA模型进行每日资产盘点和归纳，若数据资产较多，单日Token服务上限不超过1600万。
湖仓版：每纳管1000张表保底使用2亿Token以上的SOTA模型进行每日资产盘点和归纳，若元数据数量较多，单日Token服务上限不超过4亿。

核心优势

全面的服务：
Meta Agent 提供从资产盘点、知识生成到自然语言交互的端到端服务，覆盖“管、找、问、用”四大核心环节。
精准的反馈：
通过深度理解盘点生成的业务知识，Agent 能够提供更贴合企业业务逻辑的精准回答。结合用户反馈，知识库还能持续自优化。
开放的生态：
Agent 的调用能力（通过 API/MCP）和其生成的知识本身，都可以被开放给其他平台或 AI 应用进行集成和使用，构建可扩展的智能生态。
安全的访问：
所有问答交互严格遵循用户在 DMS 中配置的数据权限体系，确保在提供便利的同时，保障企业数据的安全合规。

使用限制

当前支持的地域：华东1（杭州）、华东2（上海）、华南1（深圳）、西南1（成都）、华北2（北京）、华北3（张家口）、新加坡、马来西亚（吉隆坡）。
当前支持的数据源：
- MySQL：RDS MySQL、PolarDB MySQL版、其他来源MySQL。
- PostgreSQL：RDS PostgreSQL、PolarDB PostgreSQL版、其他来源PostgreSQL。
- SQL Server：RDS SQL Server、其他来源SQL Server。
- 湖仓：AnalyticDB for MySQL、AnalyticDB for PostgreSQL、SelectDB、Starrocks、ClickHouse、MaxCompute、DWS。
待盘点的实例信息已录入DMS，录入方式请参见云数据库录入和他云/自建数据库录入。
录入数据库实例时，实例需开启安全托管。
使用的数据库账号，须具备目标数据库的查询权限。关于权限查看操作，请参见查看我的权限。

资产盘点

登录数据管理DMS 5.0。
在顶部菜单栏中，选择数据资产 > 资产地图，或在极简模式的控制台，点击控制台左上角的图标，选择全部功能 > 数据资产 > 资产地图。
（可选）如您尚未购买Meta Agent，请先点击立即购买按钮。根据实际需求选择Meta Agent版本和扩容包。
在页面中找到并点击资产盘点框中的开始盘点按钮。
在实例、库或表页签中，选择您要盘点的粒度并勾选目标。
说明
建议选择库或表级别进行盘点，以避免盘点对象过多而导致耗时过长。
点击下一步，进行盘点配置。
根据向导完成盘点配置。
配置无误后，点击页面下方的开始盘点按钮，系统将进入知识生成与确认阶段。
盘点完成后，您需要对生成的待采纳知识进行审核、编辑和采纳，使其正式生效。
- 查看并编辑知识
  - 选择目标知识行，单击详情按钮。
    说明
    若您仅需查看知识详情而无需进行操作，可以在查看完成后单击取消。
  - 在弹出的对话框中，在知识描述对比或知识内容对比中，点击进行编辑。
  - 修改完成后，点击按钮，完成修改。
    说明
    修改完成后，采纳状态会自动修改为已采纳。
- 采纳知识
  - 单个采纳：点击目标知识行上的采纳按钮。
  - 一键采纳：点击列表顶部的一键采纳按钮，可采纳所有待采纳的知识。
查看表详情。
1. 返回资产地图页面，在搜索框输入目标表名称，进行搜索。
2. 在搜索结果中，单击目标表右侧的详情，可以查看数据表的基本信息，详细属性，使用说明，血缘关系和知识管理等信息，可以在知识管理页签中，管理知识。

资产问答

打开DMS Data Copilot。
方式一
1. 进入资产地图页面，点击资产问答框中的资产问答按钮。
2. 在弹框中，选择目标数据库后，进行实例登录。
3. 登录完成后会出现DMS Data Copilot弹窗。
方式二
1. 进入DMS首页。
2. 在左侧导航栏，双击目标数据库实例的数据库名称。
3. 在SQLConsole页签的上当，单击Copilot。
在 Copilot 的对话框中，您可以用自然语言进行提问。例如：
- “帮我找一下关于用户信息的表”
- “订单表里有哪些字段？”
- “上个月的总销售额是多少？”
Copilot 会基于您已采纳的知识库，提供精准的回答。更多高级用法，请参见Data Copilot（新）。