Agentic BI

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中文说明

Agentic BI 是一个面向数据库、Excel 报表、业务系统和企业指标体系的开源智能问数项目。 它不是一个简单的 Text2SQL 工具，而是一个结合 语义层、本体论、RAG、Text2SQL 和 Agentic Workflow 的数据分析智能体，目标是让 AI 能够理解业务数据，完成问答分析、归因洞察，并给出可追溯的行动建议。

产品预览

当前项目处于早期预览阶段。 核心代码正在进行模块化整理、配置脱敏和文档补齐，后续会逐步开源。当前先开放产品 UI、核心设计思路和 Roadmap。

1. 语义层与业务本体

通过语义层和业务本体，对业务实体、指标、维度、关系和计算逻辑进行建模。

2. 数据治理

3. 自然语言问数

用户可以用自然语言提出业务问题，系统返回结构化答案、图表、推理过程和后续分析建议。

4. Agentic 分析工作流

Agent 会自动规划分析路径，选择工具，生成 SQL，校验结果，解释推理过程，并生成行动建议。

核心概念

业务本体

Agentic BI 使用业务本体描述实体、关系、指标、维度和业务规则。 通过业务本体，Agent 不仅能理解表和字段，还能理解数据背后的业务含义。

语义层

Agentic BI 使用语义层将业务概念映射到真实数据结构。 语义层的目标是让 AI 理解业务语言，而不是只理解数据库字段。

Agentic Workflow

Agentic BI 被设计为一个数据分析智能体，而不是简单的聊天机器人。 一次典型分析流程包括：

1. 理解用户问题
2. 识别业务实体和指标
3. 检索语义定义和本体知识
4. 规划分析步骤
5. 生成 SQL 或调用外部工具
6. 执行查询
7. 校验结果
8. 生成图表和解释
9. 输出洞察结论
10. 给出行动建议

数据层

计划能力

Agentic BI 计划支持以下能力：

• 自然语言问数
• Text2SQL / NL2SQL
• Excel 和电子表格分析
• 语义层管理
• 业务本体建模
• 指标和维度管理
• 多数据源接入
• SQL 生成与校验
• 图表和报告生成
• 异常分析和归因分析
• 行动建议生成
• 基于 RAG 的业务知识检索
• Agentic Workflow 编排
• 可解释、可追溯的数据分析
• MCP 支持，用于外部 Agent 集成

当前状态

Agentic BI 当前处于早期预览阶段。 我们正在推进以下工作：

• 代码结构整理
• 配置和密钥脱敏
• 示例数据集准备
• 文档完善
• 本体 Schema 设计
• Agent 工作流抽象
• 部署指南
• Demo 环境

适合关注本项目的人

如果你关注以下方向，Agentic BI 可能值得关注：

• 智能问数
• AI 数据分析
• ChatBI
• Text2SQL / NL2SQL
• 语义层
• 业务本体
• 知识图谱
• RAG
• Data Agent
• Agentic Workflow
• BI Copilot
• 数据治理
• 指标平台
• 可解释 AI
• 决策智能

参与讨论

核心代码会在优化完成后逐步开源。 在首批代码发布之前，欢迎围绕以下问题参与讨论：

• Agentic BI 应该采用什么样的系统架构？
• 业务本体应该如何建模？
• 语义层和指标平台应该如何协同？
• Text2SQL 结果如何校验？
• Excel 报表和数据库应该如何统一分析？
• Data Agent 如何生成可信的洞察和行动建议？
• 企业级问数系统如何处理权限、口径和数据治理？ 欢迎提交 Issue、分享真实业务场景，或关注项目后续 Roadmap。

License

License 会在首批公开代码发布前确定，目标是更开放。