“資料基礎設施，是Agent冰山之下的部分。
2026年，Agent正從“聊聊天”變成“真幹活”。Openclaw、Harness等框架層出不窮，阿里QoderWork、騰訊WorkBuddy、字節扣子也紛紛登場。所有巨頭在做同一件事：讓AI從“對話”走向“執行”。
但一個被嚴重低估的問題是：Agent“幹活”時，讀的是什麼資料？
想像一下——你讓銷售Agent分析“Q3增長最快的客戶群”，它因為讀錯了“活躍使用者”的定義（銷售說是“下過單的”，財務說是“付完款的”），給出了一串完全錯誤的行銷建議。你罵模型不行，其實是資料底座塌了。
那問題出在那裡，怎麼解決，如何建構一個面向Agent的資料底座呢？這是整個資料智能行業所迫切需要回答的問題。
為此，我們採訪了資料智能領域的四家典型廠商——袋鼠雲、數睿資料、網易智企·數帆、星環科技，為你深度拆解這場正在發生的底層變革，並看清誰在佈局未來。
Agent需要的是完全不同的資料底座
先說結論：四家廠商背景不同、路線各異，但對Agent時代的資料挑戰，有三大共識高度統一。這是整篇文章的地基，也是理解後面所有分歧的前提。
1.速度：從“秒級”到“毫秒級”，並行從“幾個人”到“幾千個Agent”
過去，一個報表等三五秒，人眨眨眼就過去了。但Agent是對話式的——你問“幫我分析上月銷售趨勢”，它要是愣十幾秒才回，你已經想關掉頁面了。
更麻煩的是，一個複雜Agent任務背後，往往藏著幾十甚至上百次資料互動：先檢索知識庫，再查Memory，再訪問資料庫，再調工具……每一環的延遲都會累積。
網易智企·數帆的資料顯示：對話場景要求百毫秒級響應，決策場景對延遲更為敏感。
並行壓力也在飆升。過去是有限的“人”在用資料，未來可能是成百上千個Agent同時在跑，每個都在持續檢索、推理、呼叫。星環科技指出：瓶頸正從“模型算力”擴展到“資料算力”——GPU不僅要跑模型，還要加速資料鏈路。
資料響應速度，正在成為Agent體驗的“生死線”。
2.負載：湖倉像卡車，Agent需要的是F1賽車
業內有個判斷正在成為共識：“Lakehouse擅長大規模掃描（適合訓練模型），但Agent需要的是點查、過濾、聚合、向量檢索的混合負載。”
翻譯一下：傳統湖倉架構像一輛重型卡車，一次能拉很多貨，但不適合在賽道上急轉彎。Agent需要的是一輛F1賽車，能在毫秒內在點查、聚合、向量檢索之間反覆切換。
袋鼠雲的策略是"分層承接、統一出口"，基於信創底座以EasyMR"1+4"能力矩陣建構平台化資料體系——MPP負責結構化查詢，AI Storage支撐多模態資料與語義檢索，上層統一API輸出，讓Agent無需感知底層複雜性。
星環科技走得挺遠：他們認為未來不是堆更多元件，而是建構一個統一平台，在同一套架構裡同時支撐事務、分析、檢索。目前星環已實現11種資料模型的統一儲存和跨模型聯合分析。
Agent的混合負載，正在倒逼資料架構從“分散拼接”走向“統一融合”。
3.語義：Text-to-SQL，一條走不通的路
這是四家共識度最高的判斷——沒有之一。
真實企業環境裡，Text-to-SQL的精準率慘不忍睹。為什麼？因為大模型根本不理解你的業務語義。
同一個“銷售額”，銷售部含稅，財務部不含稅，CRM按合同日期，ERP按發貨日期。人工分析時知道該問誰，Agent不知道，它會直接用一個，給出一個“看著對、實際錯”的答案。
數睿資料指出，很多企業內部的同一個分析指標，不同部門、不同角色可能有完全不同的口徑。
星環科技說得直白：“Schema≠Semantics，欄位名無法表達業務口徑。”
所以，語義層/指標平台不再是“可選”，而是“必選”。指標就是Agent理解企業業務的“語義錨點”——口徑統一、可呼叫、可追溯，Agent才能從“會聊天”走向“真幹活”。
袋鼠雲強調，只有把指標定義清楚，Agent的推理才有“錨”。
袋鼠雲提供的測試資料印證了這一點：標準指標識別精準率87.61%，但語義類問題只有66.89%——差距就在語義層建設上。沒有語義層，Agent就是個“懂語法不懂業務”的實習生。
此外，數睿資料指出，一個複雜分析任務背後，往往涉及取數、對比、歸因、解讀、報告生成的多步鏈條，每一環都需要自主決策，這不再是“把自然語言翻譯成SQL”能解決的問題。
這幾道難題，四家廠商都看見了。但怎麼解？答案開始分岔。
“四強爭霸” 誰是未來的“資料底座”？
下面，我們進入這場“四強爭霸”的核心——看看袋鼠雲、數睿、網易智企·數帆、星環，各自拿出了什麼秘密武器。
☆袋鼠云：“資料飛輪”的操盤手
標籤：應用派、智能飛輪實踐者
袋鼠雲的核心概念叫“Data+AI智能飛輪”：資料驅動智能，智能反哺資料，形成自進化閉環。
聽起來有點玄？拆開看就清楚了：底層用數棧治理多模態資料，讓資料“可懂、可信”；上層用AIMetrics指標平台和AIWorks智能體平台，讓AI“會用、好用”；AI運行中產生的反饋、偏好、經驗，再沉澱回資料體系——這就形成了一個持續轉動的飛輪。
技術上的殺手鐧是多模態中繼資料的分層管理，別人管到“表”一級，袋鼠雲管到了“內容片段”：
·資料集級：承載業務場景（如“質檢圖片集”），統一權限和版本
·檔案級：管來源、格式、大小、血緣
·內容片段級：管文件章節、表格、圖片、視訊關鍵幀、轉寫文字、向量特徵
只有管到這個粒度，資料才能從“可儲存”變成“可理解、可檢索、可復用”。
☆數睿資料：“深度分析”的實戰家
標籤：應用派，場景落地者
數睿最犀利的洞察是：智能問數隻是“取數”，深度研究才是“分析”。從前者到後者，最大的難點不是SQL寫得好不好，而是任務拆解與規劃。
使用者問的不是“本月收入多少”，而是“分析本季度各區域銷售，找出最差的，分析原因，給建議”。這背後涉及取數、對比、歸因、解讀、報告生成——一個多步任務鏈。
殺手鐧是“智能Planner”。這個Planner不寫SQL，而是像分析師一樣“思考”：先理解問題，再規劃路線（先看總體趨勢→下鑽細分維度→做對比歸因→生成結論），然後呼叫相應工具執行。最終Data Agent輸出的不是一張表格，而是一套有邏輯、有層次的分析過程，包括描述性分析、診斷性分析、指導性分析、預測性分析。
再加上Agent Studio智能體開發平台沉澱歷史分析經驗與行業知識，讓每一次分析都“站在前人肩膀上”。
☆網易智企·數帆：“讓AI讀懂資料”的底座派
標籤：可信派，AI資料底座定義者
網易智企·數帆的切入角度跟其他三家不同——它不糾纏於"AI跑得快不快"，而是追問一個更前置的問題："AI讀到的資料，到底對不對？"
在網易智企·數帆看來，Agent時代最被低估的風險不是響應延遲，而是資料口徑混亂導致的結果偏差——同一個“毛利率”，財務、銷售、ERP各有各的演算法，AI不知道用那個，就會給出“看起來對、實際上是錯”的答案。
殺手鐧是“語義層+可解釋查詢引擎”——不是讓AI直接生成SQL黑盒，而是在自然語言和資料庫之間架一層邏輯查詢層，讓AI給出的每一個分析結論都能追溯到資料來源頭、每一步推理都能被業務人員理解和覆核。
技術實現上，邏輯查詢層（DSL）讓AI的推理過程全程透明、使用者可逐級下鑽；語義模型把高頻業務指標預定義為標準查詢範本，既保證了準確性，也把查詢延遲壓到了對話可接受的百毫秒級。在成本側，大小模型協同進一步把Token消耗控制在傳統方案的合理區間內。
網易智企·數帆的邏輯是：Agent在企業裡最大的敵人不是慢，是"不准"。答案不對，越快越危險。先讓底座配得上AI，AI的威力自然就出來了。
☆星環科技：“底層顛覆”的野心家
標籤：架構派，未來定義者
星環科技認為，Agent花在資料處理（檢索、構造、分析、呼叫）上的時間，已經超過模型推理本身。GPU不僅要跑模型，還要加速資料鏈路。
星環已經在金融客戶中將GPU應用到資料分析和向量檢索，實現了數十倍甚至數百倍的性能提升（相比CPU）。
殺手鐧是一體化架構。星環很早實現了湖倉集一體、多模型、HTAP一體化，目前已支援11種資料模型（關係型、向量、全文、圖、時序等）的統一儲存和跨模型聯合分析。Agent面對結構化+非結構化+向量檢索的混合負載時，不需要多個系統拼接，底層統一搞定。
可以說，四家廠商，四種打法——袋鼠雲做治理→應用側的閉環，數睿做深度規劃，網易智企·數帆做性能最佳化，星環做底層重構。沒有絕對的對錯，只有場景的適配。
技術再炫，落地見真章，脫離案例談技術都是“耍流氓”。四家廠商的落地實踐各有側重：
四家的案例各有亮點，但有一個共同的“隱形阻力”——組織問題比技術問題更難。
尤其在金融、政務等強監管行業，Agent不能繞過既有流程和審批機制，必須嵌入管理鏈路中。部門牆、資料標準不統一、系統整合複雜，才是真正的“攔路虎”。
另一個共性挑戰：非結構化資料治理基礎薄弱。很多企業的文件、圖片、音視訊“存著就完了”——沒有中繼資料、沒有質量標準、沒有血緣追蹤。Agent要跨模態推理，等於在從未整理過的倉庫裡找東西。
好消息是，各家的案例都證明，只要底座紮實，收益極其可觀——效率提升50%以上、周期從天級縮到小時級，已經是“及格線”。
人不會被取代但“新物種”即將誕生
技術路線看完了，落地案例也擺出來了。袋鼠雲的“智能飛輪”、數睿的“Planning Agent ”、網易智企·數帆的“SQL2DSL”、星環的“GPU加速”——各有各的殺手鐧，各有各的忠實客戶。
但讀到這裡，你心裡可能一直在琢磨一個更本質的問題：Agent這麼能“干”，那“人”往那兒放？接下來有市場有那些看點？資料猿也問了這四家企業幾個問題，從他們的回答中，也許能一窺未來的方向。
1.Data Agent會取代BI分析師嗎？
四家廠商的答案高度一致：不會取代，但會重塑。
網易智企·數帆的比喻很妙：電子表格沒消滅會計師，但淘汰了“只會做表不會思考”的會計師；搜尋引擎沒消滅研究員，但淘汰了“只會翻資料不會判斷”的研究員。BI分析師也一樣。
數睿資料認為，Data Agent 不會“取代”BI分析師——它會直接讓這個崗位“溶解”。當人人都能用自然語言向Agent提問、秒級獲得答案，企業不再需要專職取數、做報表的中間人。資料分析能力下放至每個業務角色指尖，成為每個業務角色的必備技能。
最終形態不是“一個AI頂替一個人”，而是“一個人+多個Agent”的協作模式：人定義分析框架，Agent執行，人做最終判斷。BI分析師將變成“分析架構師”或“資料產品經理”——核心能力不再是SQL寫得快不快，而是能不能把業務問題翻譯成Agent可執行的追問鏈路。
2.未來一年，最大的技術突破點在那？
星環科技給出一個極具前瞻性的判斷，GPU加速從模型側走向資料側。未來資料平台是否具備GPU-Native能力，將成為支撐Agent規模化應用的核心競爭力。
袋鼠雲則指向兩個方向：一是企業知識的數位化表達——業務規則、流程經驗能否轉化為Agent可呼叫的知識資產；二是多模態資料的即時處理能力——文件、圖片、音視訊的即時解析、清洗、向量化、服務化。
數睿資料認為：Agent落地的關鍵，是“知識能不能沉澱、能不能復用”。可以把歷史分析案例、優秀分析路徑、行業經驗等，以結構化的方式沉澱下來，讓後續的分析任務能自動學習和呼叫這些知識。
3.這個賽道，會跑出新玩家嗎？
袋鼠雲的回答最有哲學意味：軟體不會消失，但互動形態會變。就像Office還在，但未來你不會再像今天一樣打開Word寫文件、打開PPT做匯報。軟體的專業能力會退到後台，成為智能體呼叫的工具。
未來是AaaS（Agent as a Service）——大模型是大腦，智能體是手和腳，連接軟體、資料、流程、業務系統。
星環科技的判斷是：隨著大模型能力趨同，競爭焦點將轉向資料和知識底座。企業真正的挑戰不是“選那個模型”，而是“資料底座穩不穩、知識組織好不好”。
寫在最後
Agent的競賽，上半場是模型，下半場是資料。
過去兩年，所有人的目光都盯著參數、推理、多模態。但當Agent開始真正“幹活”，人們才發現：模型再強，讀到的資料是髒的、慢的、語義混亂的，答案一定是錯的。
四家廠商給出了四種答案：
·袋鼠云：多模態資料治理閉環，應用智能飛輪自轉
·數睿資料：深度規劃，像人一樣思考
·網易智企·數帆：讓AI讀懂資料，從底座開始可信
·星環科技：底層重構，GPU加速
誰將勝出？答案或許不唯一。未來的企業，不會僅僅因為用了最先進的模型而贏，而會因為建構了最可信、最即時、最懂業務的資料底座而贏。
當我們在討論“面向Harness需要怎樣的Data”時，本質上是在問另一個問題：我們想把自己的決策權，交給一個什麼樣的系統？
答案很清晰——一個資料可信、語義清晰、響應即時的系統，一個知道“自己不知道”的系統，一個能把“不確定性”標記出來、把“推測”和“事實”區分開的系統。
當Agent開始“幹活”，它讀到的資料，決定了它會變成你的得力助手，還是你最不可控的風險源。
現在，是時候回去審視一下：你的Agent，讀的究竟是什麼資料？ (資料猿)