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技术知识和资源
深入理解产品背后的技术路线与方法论
专题系列共 9 篇
企业级 Agent 技术基础
企业级 Agent 不只是会调用工具，它还要接得上系统、拿得到可信数据、读得懂企业业务。这个系列从 MCP 和 Agent Skill 讲起，一路讲到可信问数与企业本体。
MCPAgent Skill可信问数企业本体
查看完整系列 专题系列共 5 篇
企业语义层：从指标口径到业务世界
数仓和指标平台已经建好了，为什么 Data Agent 还是会答错？这个系列从数据架构和语义建模讲起，再用一条真实规则说明，业务含义怎样落到可执行的查询里。
数据架构建设目标方案对比企业语义规则落地
查看完整系列 专题系列共 3 篇
可信问数工程：从 NL2SQL 到 NL2LF2SQL
会生成 SQL，不等于能稳定问数。这个系列讲清直接 NL2SQL 的局限，以及 LogicForm、确定性推理和 SemanticDB 怎样把一条业务问题变成可复核的查询结果。
路线突破性能与稳定完整算法链路
查看完整系列 - MCP 如何让 AI Agent 连接外部系统：原理、边界与适用场景技术解析
- 如何编写一个可用的 Agent Skill：SKILL.md 结构、6 步方法与常见错误技术解析
- MCP 和 Agent Skill 有什么区别：一个管连接，一个管做事方法技术解析
- Data Agent + Skill：可信问数如何进入企业工作流技术解析
- YiAsk MCP：在 WorkBuddy 和 OpenAI Codex 中直接问企业数据产品更新
- 企业本体如何让 Data Agent 理解业务：从对象、事件到可执行语义技术解析
- 本体、知识图谱和数据模型有什么区别：一张表看懂三者分工技术解析
- 企业本体怎么建：从高价值问题到最小可用本体的 5 个步骤技术解析
- 零售订单本体怎么建：用"上个月买了什么"拆解对象、事件和指标口径技术解析
- 亿问 Data Agent 语义层：month_day 如何准确处理会员生日查询？技术解析
- 亿问 Data Agent 智能问数核心算法解析：从自然语言到可信 SQL技术解析
- 5秒内、无限上下文、复杂语义、稳定输出：NL2SQL 怎么同时做到？技术解析
- 亿问 Data Agent 的语义层，和指标平台到底有什么不同？技术解析
- NL2SQL 中的本体化语义层和指标语义层，到底差在哪？技术解析
- 数仓为 BI 而建，却喂不动 Data Agent：AI 时代的数据架构怎么改观点洞见
- 语义层不能只剩指标和维度：Data Agent 时代，企业到底该建什么？技术解析
- NL2SQL 的天花板，NL2LF2SQL 是怎么突破的？技术解析
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从数据分析产品、智能问数，到语义层、数据模型与智能体工程，系统梳理企业级 Data Agent 涉及的关键概念。