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即使是一个通用指标——商品毛利，每家企业的计算方法也不同。一个懂业务的 Agent，首先要明确“商品毛利”背后到底是两项、五项还是十五项指标的组合。数据分析正在从 “User-facing” 正在转向 “Agent-facing”。Data Agent 带来的变革本质上提升了人与数据系统的交互频率与效率。Data Agent 适合应用的场景很多，但它们背后都具备一个共同的关键特征——灵活、及时的决策。
第二个特性是「Proactive」——主动性。传统的 Chat BI 是典型的“我问你答”，而且有时答不出来，或者数据还不完整，这种方式本质上是被动的，用户还需要有明确问题意识，门槛很高。而Data Agent 则是主动式的，它能根据设定推送数据、发出预警，自动生成报告。比如在老板早上进办公室前，它就应当已将关键数据整理好放在他桌面上，而不是等老板进来后才被动去处理。Data Agent 就是一个主动汇报、主动发现问题的智能秘书，范式完全不同。
第三点是「Powerful」——更强大。Agent 不只是信息查询的工具，它还能主动执行一系列操作。比如我们有一个客户是大型零售连锁，全国有几千家门店，他们通过 Agent 分析门店经营数据后，可以自动判断出哪些门店存在特定问题，并触发任务系统，直接将具体改进任务下发给店长或店员，这些任务根据公司 SOP 要求在一周内完成。这种决策-执行联动的能力，是传统 BI 无法实现的。因此，Data Agent 相较 Chat BI 至少更个性化、更主动、更强大。
