我们之前帮某家电企业整改时 光是把“卖额”的三个版本统一成“月度有效卖额”，并在Data Formula里做了独一个标注，Agent的问数准确率就从72%涨到了98%。

数据不靠谱，AI

很许多企业验收AI Agent项目时 总盯着“测试周围准确率95%”这玩意儿数字，但到了业务场景就频繁翻车——问题不在Agent的手艺，而在“测试数据”和“业务数据”的差距。

Agent查“月度有效订单数”时 只能自己算“支付时候＜24细小时且无退货的订单”，但基本上原因是“支付时候”字段有有些格式错误，弄得计算后来啊少许了15%。

而 Lovable Agent 的更新鲜引入了完整的 agent 逻辑闭环。只需要用天然语言说说想法， 它就能帮你把产品搭出来前端页面、API 接口、数据库逻辑，...

前几天和一位做做业的朋友聊天他的吐槽很有代表性：

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“花了半年时候选型， 光服务费就砸了细小几十万，终于上了套‘号称能自动做根因琢磨’的 Agent。我问它‘Q3合格率怎么掉这么许多？’它张嘴就来：‘设备参数异常。’后来啊你猜怎么着？我们拉着设备部加班调了 3 天参数，再说说查来查去 —— 压根不是设备的事，是两批次来料没做检验！”

在应用场景上， 有的用于面向C端用户，零售场景导购赋能，搞优良交互体验；有的用于内部行政领域或知识库问答，在办公场景担任助理角色；还有面向B端做业的运维管理和数据琢磨等等。“眼下10个AI应用里面 就有5个办公Agent，3个AIGC…” AI Agent，正在成为巨大语言模型优先买卖落地的最佳形态，不仅让越来越许多的公司看到了高大效应用LLM的以后趋势，更在创业买卖场点燃了新鲜希望...

聊到这里兴许有人会说：“数据准备这么麻烦，还不如让琢磨师手动算。”但从我们服务1000+企业的经验来看， 数据准备不是“麻烦”，而是“给Agent搭优良干活的架子——一旦架子搭优良，Agent能释放的值钱远超想象。

DataNeo

一是在Data Flow里统一了“支付时候”格式， 二是在数据库里新鲜增了“有效订单数”专属字段，把“支付时长远＜24细小时+无退货”的规则直接嵌入字段计算逻辑。

为啥Agent没看出来？基本上原因是数据库里“订单是不是参与满减”这玩意儿字段是空的， Agent只能看到“客单价降了”和“高大单价商品销量降了”，天然推导不出“拆单”这玩意儿真实实原因。

我们服务雀巢、 三一沉工这些个企业时从来不是先推“我们的Agent许多厉害”，而是先帮他们做优良数据准备——基本上原因是我们晓得，只有数据就绪了Agent的手艺才能落地，才能真实正帮业务提效。

这就是Agent的本质：它没有“业务经验”，只有“数据处理能力”。你给它“满减活动参与标记”， 它才能关联“客单价”和“拆单行为”；你不给，它就只能在现有数据里找“最相关”的因素，哪怕这玩意儿因素和实际业务没关系。

某迅速消客户的案例很典型：他们的“有效订单”定义是“支付时长远＜24细小时+无退货”， 但这玩意儿规则只存在卖部门的SOP里数据库里只有“订单金额”“支付时候”“退货状态”三个独立字段。

所以我们始终坚持一个原则：做AI Agent，先做“数据就绪”。不是我们的手艺不行， 而是从1000+企业的实践来看，“数据就绪”才是Agent项目的“地基——地基不稳，再高大的手艺巨大楼也会塌。所以我们做的事情，本质是帮企业搭优良这玩意儿“地基”。

但从我们服务雀巢、 三一沉工等1000+企业的实践来看，AI Agent的“智能”，从来不是手艺单方面决定的——它更像一个“数据翻译官”，数据给的是“通顺的原文”，它才能输出“精准的译文”；数据要是“错字连篇、逻辑乱”，再牛的翻译技巧也没用。

后来我们帮他们做了两件事：

Agent的核心值钱不是“算数据”，而是“把业务规则转化为数据洞察”。

这10年， 我们没少许见过“手艺堆砌”的Agent项目：用了Multi-Agent、RAG，甚至自定义了LLM，但基本上原因是数据没准备优良，到头来变成“演示时优良用，实际用不了”的摆设。

所以别再问“为啥我的Agent准确率矮小”，先问“你的数据有没有歧义”。

如果你不晓得从哪里开头， 我们能帮你：用1000+企业的实践经验，帮你梳理指标、清洗数据、嵌入规则，让你的Agent一上线就“能用、优良用、管用”。

但业务数据却是“乱的”：“卖额”兴许有“含税”“不含税”“应收”三个版本， 字段名是“t_sale_amt”，关联字段既有“门店ID”又有“门店编码”。

毕竟 我们做的不是“卖Agent”的生意，而是“帮企业用Agent解决问题”——问题解决了Agent的值钱天然就来了。

测试数据往往是“清洁的”：指标定义独一个、 字段命名清晰、关联关系明确；

但其实吧，Agent的全部推理、琢磨、结论，都来自于它能获取到的数据——就像医生看病需要“病历+检查报告”，Agent做琢磨也需要“准确的数据+清晰的业务规则”，少许一样都得“误诊”。

后来才找到，数据库里根本没‘来料检验后来啊’这玩意儿字段，AI只能从现有数据里‘瞎猜’。”

这就是“数据就绪”后Agent的效率优势。

之前需要5个琢磨师花1周做的“月度经营报告”， 眼下Agent5分钟就能生成，还能自动标注“异常数据”和“改进觉得能”。

这些个定义如果没在数据里明确，Agent就只能“二选一”，准确率天然上不去。

之前有个零售客户， 用AI Agent查“8月华北门店客单价减少”，AI给出的原因是“高大单价商品销量下滑”，但业务端实际情况是“华北区域搞了‘满200减50’活动，很许多客户拆单买，单客消费次数变许多但单次金额降了”。

Agent面对这种“乱数据”， 就像你让一个外国人读“错别字连篇的中文文章”——不是他中文不优良，是文章本身没法读。

沐瞳手艺巨大数据负责人薛赵明则觉得这种产品模式有一定合理性， 但还是要区分 ToC 和 ToB 的逻辑，ToC 和 ToB 是两种逻辑，ToC 需要具备许多样性,...

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尽管随便哪个创新鲜领域初期都摆脱不了「乱纪元」的混沌态，但 #ai16z 开源心思图腾背后的产品里创新鲜乏力，#Virtual 推陈出新鲜背后的成熟 Agent 落地挑战，以及诸许多一个 dev、一个 repo、一个潜在买卖 Roadmap 就能带来的 30-300M 的买卖场预期明摆着偏「非理性」了。得说 错误的估值和定价体系，错误的 PVP 速通 Fomo 周围，跟不上的值钱创新鲜信心面等等共同造成了 AI Agent 短暂期崩塌。

幸运的是 AI Agent 的买卖场预期面还在铁血 Holder 们虽然痛但还在坚守，不少许有实力、有手艺含量、有高大门槛的创业「正规军力量」正在跑步进场，比如:#arc 对 ai16z 的持续追赶和挑战等等。

不晓得啥时候才能出现一个真实正的Agent， 基本上原因是远程计算云端的AI绝对不是真实正的agent，这只是一个虚假象。但是我愿意授权给我的agent，一个可靠的agent。

今天就从“数据与Agent的关系”聊聊， 为啥说“准备优良数据，才是AI Agent项目的真实正开头”。

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之后Agent查这玩意儿指标， 直接调用字段就行，不仅准确率100%，还能关联“有效订单数减少”和“支付超时订单许多些”的关系，给出“优化支付提醒流程”的觉得能——这才是Agent该有的“决策值钱”。

原因很轻巧松：这些个业务规则只在业务文档里没嵌入到数据中，Agent根本“看不见”。

数据不扎根业务,Agent再迅速也是瞎忙! .DataHunter打磨十年推出的AI Agent数据决策智能体， 不是老一套BI的升级，而是让个个人都能像聊天一样，轻巧松拿到数据答案。

以Manus、 Genspark等通用Agent为代表，近几个月的变现成绩说明了这玩意儿赛道的潜力：非凡产研数据看得出来今年5月，Manus已经达到936万美元ARR(年化...

试用数据中台 - Data Formula

有时候不是Agent一下子变“机灵”了是数据给了它“看到真实相的眼睛”。

这两年AI Agent火得一塌糊涂， 很许多企业都觉得“只要用上Multi-Agent、RAG这些个手艺，就能让AI帮业务解决全部问题”。

巨大有些Agent系统还停留在 短暂期对话记忆 阶段， 稍微长远点的任务流程，它们就开头遗忘关键节点。你刚给开发Agent分了任务， 它一转头忘了产品说了...

比如雀巢，在我们帮他们梳理完1400+SKU的指标定义、嵌入200+业务规则后AI Agent不仅能实时回答“华东区域Q3哪个SKU的Sell-Out减少最迅速”，还能自动关联“经销商库存”“门店拜访记录”，给出“优先清库存+许多些沉点门店拜访”的方案；

眼下很许多AI Agent能出“洞察报告”，但不少许报告都是“正确的废话”——比如“卖额减少10%”，却没说“哪些订单算有效订单”“哪些库存算滞销”。

很许多人对AI Agent有个误解：觉得它能像数据琢磨师一样，“没数据也能靠经验补”。

这项功能的核心亮点在于， 用户只需一键即可开启巨大规模并行Agent协作，轻巧松处理原本需要耗费数细小时、动用数百个数据源的麻烦调研任务。50 个 ...