2025年10月16日，火山引擎在AI創(chuàng)新巡展武漢站中正式發(fā)布《2025數(shù)據(jù)智能體實踐指南——回歸商業(yè)本質：數(shù)據(jù)智能體價值主張與務實路徑》，**同步推出國內首個融合國家級智庫理論框架與大規(guī)模實戰(zhàn)驗證的數(shù)據(jù)智能體評測體系。**

該數(shù)據(jù)智能體評測體系旨在為企業(yè)提供標準化評估工具，幫助其量化評估數(shù)據(jù)智能體能力、對比不同解決方案并制定實施路徑。該評測體系的推出，標志著數(shù)據(jù)智能體從“技術概念驗證”邁向“規(guī)模化企業(yè)應用”的關鍵轉折。

 

在當前企業(yè)數(shù)字化轉型深入發(fā)展的背景下，數(shù)據(jù)智能體作為以大語言模型為核心，融合工具調用、檢索、記憶與執(zhí)行能力的復合型智能體，正逐步成為企業(yè)在數(shù)字環(huán)境中實現(xiàn)業(yè)務感知、推理與決策行動的新型基礎設施。

 

然而，企業(yè)在AI投資上面臨的核心挑戰(zhàn)，已從技術選擇轉變?yōu)槿狈y(tǒng)一的成熟度評估標準，導致難以準確衡量AI系統(tǒng)的真實能力、風險和業(yè)務適配度。該評測體系的推出正是為了解決這一市場痛點，為企業(yè)提供客觀、可靠的評估依據(jù)。2025年11月起，該評測體系將開始接受參評。

 

本文將獨家解讀火山引擎數(shù)據(jù)智能體評測體系。

 

## 一、

## 火山引擎 Data Agent 評測體系的

## 核心維度與原則

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在企業(yè)數(shù)據(jù)應用不斷深化的背景下，業(yè)界對數(shù)據(jù)分析智能體的能力評估普遍面臨三個核心挑戰(zhàn)：

 

首先，傳統(tǒng)評測過于側重“SQL語法正確性”“查詢結果匹配率”等技術指標，卻忽視了智能體是否真正將分析結果轉化為業(yè)務決策支持。例如，即使智能體生成的SQL準確率超過90%，若未能從客戶消費數(shù)據(jù)中識別出復購率下降的關鍵歸因，仍無法為企業(yè)創(chuàng)造實際業(yè)務價值。

 

其次，現(xiàn)有評測體系高度依賴預設標準答案（Ground Truth），而真實業(yè)務場景中的分析需求往往具有模糊性和動態(tài)演進特征，固定答案難以有效評估智能體在復雜業(yè)務環(huán)境中的適應性。

 

第三，多數(shù)評測框架僅覆蓋單一環(huán)節(jié)能力檢驗（如Text2SQL查詢），但現(xiàn)代數(shù)據(jù)智能體需具備從問題發(fā)現(xiàn)、多維度分析到行動建議的端到端閉環(huán)能力，局部指標已無法全面反映其生產環(huán)境可用性。

 

針對上述挑戰(zhàn)，火山引擎Data Agent評測體系確立了以業(yè)務關聯(lián)性、可操作與前瞻性為核心的設計原則。

 

### 1.1 火山引擎Data Agent評測維度設計原則

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**原則1. 業(yè)務關聯(lián)性原則**

該體系評測維度緊密圍繞零售、金融、汽車等七大行業(yè)的真實分析場景構建，確保評估內容與業(yè)務痛點直接對應。

 

例如，“分析意圖完成率”這一指標旨在量化智能體輸出與用戶原始需求的契合度，它直接針對“分析結果偏離業(yè)務初衷”這一普遍痛點，確保在周報生成、歸因分析等實際場景中，數(shù)據(jù)分析的終點是精準解決業(yè)務問題，而不僅僅是提供數(shù)據(jù)。

 

**原則2. 可操作性原則**

該體系為每個評估指標配套了明確的量化標準與自動化工具，使評測過程可執(zhí)行、可驗證。

 

以“分析意圖完成率”為例，它通過“覆蓋業(yè)務指令核心要素的數(shù)量”進行具體量化。同時，火山引擎提供的自動化評測工具能夠自動統(tǒng)計該指標得分，幫助企業(yè)高效、客觀地完成對數(shù)據(jù)智能體能力的全面評估。

 

**原則3. 前瞻性原則**

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該評測框架的設計充分考慮了技術演進和業(yè)務擴展的需求。它不僅要求評估智能體處理多源異構數(shù)據(jù)（如結構化數(shù)據(jù)、非結構化文本、時序數(shù)據(jù)）的融合分析能力，還預留了針對不同行業(yè)特性定制專屬評測維度的接口，確保體系能適應未來業(yè)務的發(fā)展與變化。

 

### 1.2 火山引擎Data Agent評測維度總覽

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**維度1：**

**分析與洞察，** **智能體** **的核心內容輸出層**

分析與洞察能力是數(shù)據(jù)智能體的核心內容輸出層，該維度考核旨在衡量其分析報告生成的準確性、完整性，及提供超越用戶預期之深度洞察的能力。

 


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**維度2：**

**可視化呈現(xiàn)，** **智能體** **的價值展示傳遞層**

可視化呈現(xiàn)是智能體的價值展示傳遞層，該維度決定其洞察能否被人類決策者有效接收。優(yōu)秀的可視化呈現(xiàn)能夠顯著降低非技術人員的“數(shù)據(jù)解讀成本”。

 


**維度3：**

**魯棒性** **，** **智能體** **的穩(wěn)定運行保障層**

魯棒性是智能體穩(wěn)定運行的保障層，該維度可衡量數(shù)據(jù)智能體在多次、重復執(zhí)行任務時的穩(wěn)定性和結果一致性。

 


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### 1.3 火山引擎Data Agent能力分級標準

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基于上述多維度、多指標的綜合評分結果，我們將數(shù)據(jù)智能體的單項能力劃分為“達標級”、“工業(yè)可用級”、“專業(yè)研究級”三個等級，以體現(xiàn)其從“可用”到“可靠”再到“卓越”的演進路徑。

 

這一分級標準，將為企業(yè)在不同發(fā)展階段選擇和應用數(shù)據(jù)智能體，提供清晰、可量化的決策依據(jù)。

 


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## 二、

## 評測工具與方法：

## 測試集與自動化評測

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### 2.1 測試集設計與覆蓋

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火山引擎Data Agent評測體系的測試集設計，緊密貼合業(yè)務真實需求，圍繞“分析周報”、“現(xiàn)象歸因”、以及“自由探索”等核心業(yè)務場景展開，用于綜合評判Data Agent的生成深度分析報告的能力。

 

值得注意的是，**該測試體系是業(yè)內首個全面評估Data Agent生成深度分析報告能力的標準。**

該測試集圍繞“分析周報、現(xiàn)象歸因、自由探索”等真實業(yè)務核心場景，覆蓋歸因分析、相關分析、漏斗分析、分群分析、趨勢分析等方法；

 

底層數(shù)據(jù)集來自開源數(shù)據(jù)重構，覆蓋金融、交通、汽車、零售、房產、財務、云服務等多個領域，以規(guī)?；}目設計綜合評判數(shù)據(jù)智能體生成深度分析報告的能力。

 

測試集業(yè)務領域分布如下：


 

分析方法分布如下：


 

題目設計類別如下：


 

歸因類問題和自由提問類問題分布如下：


題目難度水平分布如下：

 

通過在維度規(guī)模、指標類型以及分析框架規(guī)模等方面進行了不同難度的組合與設計，構造了151道評測題目，全面覆蓋了維度歸因、相關性分析、漏斗分析以及分群分析等多個分析場景，緊密貼合業(yè)務實際分析需求。

 

題目分為“簡單”，“中等”以及“困難”三個級別，分布如下：

 


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### 2.2 通用評測流程

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火山引擎Data Agent評測體系構建了一套以“資源就緒→任務執(zhí)行→結果量化→質量校驗”為核心的通用評測流程。

 

該流程通過標準化、自動化的閉環(huán)設計，確保不同類型和架構的Data Agent能夠在統(tǒng)一、公平的環(huán)境中完成能力評估，為企業(yè)選型與迭代提供可靠依據(jù)。

 


 

各階段核心設計與操作細節(jié)如下：

 

**1. 數(shù)據(jù)加載階段：評測資源與環(huán)境準備**

該階段完成評測資源與環(huán)境的初始化，包括導入多行業(yè)評測題集與結構化數(shù)據(jù)，確保資源隔離。系統(tǒng)會自動校驗數(shù)據(jù)源完整性與格式規(guī)范性，并通過標準化接口適配不同技術框架的Data Agent，為后續(xù)自動化評測奠定基礎。

 

**2. 評測執(zhí)行階段：多維度任務并行執(zhí)行**

系統(tǒng)通過調度引擎實現(xiàn)多維度任務的并行執(zhí)行。Data Agent從測試集中按策略抽取題目，批量處理“分析周報生成”“歸因分析”等典型任務。

 

全程記錄API調用序列、工具使用、響應時延等行為數(shù)據(jù)，支持全自動與半自動（人機協(xié)同）兩種模式，適配不同成熟度的Data Agent評測需求。

 

**3. 結果打分階段：各量化指標自動打分**

基于自動化評分引擎，系統(tǒng)對Data Agent輸出進行多維度量化打分，涵蓋任務完成度、分析意圖匹配率、事實一致性、響應效率等指標。

 

針對復雜場景，引入AI評估（Agent-as-a-Judge）對自由探索類任務進行智能評判，確保結果客觀、可復現(xiàn)。

 

**4. 校驗輸出階段：結果復核與報告生成**

系統(tǒng)對自動評分結果進行人工復核，重點審查異常案例，糾正偏差以確保結論準確公正。最終生成可視化評測報告，包含綜合得分卡、詳細用例分析、性能對比及優(yōu)化建議，為技術迭代與業(yè)務決策提供清晰指引。

 

火山引擎同時設計了差異化Data Agent 適配流程。針對不同的Data Agent 評測需求，提供 “手動執(zhí)行” 與 “自動執(zhí)行” 兩種適配流程，只要求被評測的Data Agent 滿足特定的輸出內容結構與格式要求。

### 2.3 自動化評測方案實施

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為確保評測結果的客觀性與可重復性，火山引擎Data Agent評測體系以“Agent-as-a-Judge”為核心思路，構建了標準化的自動化評測流程。該方案將評測過程系統(tǒng)化為三個關鍵步驟，逐步推進從內容結構化到最終打分的全流程自動化。

 

首先，在評測內容標準化階段，系統(tǒng)將不同Data Agent輸出的分析過程與報告轉換為統(tǒng)一格式，并利用大語言模型提取其中的分析主干（如“數(shù)據(jù)清洗→指標計算→結論推導”）和關鍵數(shù)據(jù)表格。該步驟有效過濾冗余信息，為后續(xù)精準評估奠定一致的數(shù)據(jù)基礎。

 

其次，在評測內容正確性校驗階段，系統(tǒng)采用“LLM + Rule”雙路核查機制，對已提取的分析邏輯與數(shù)據(jù)進行完整性、一致性與正確性驗證，確保輸入打分環(huán)節(jié)的內容真實可靠，避免因信息缺失或錯誤導致評分偏差。

 

最后，在自動化打分階段，系統(tǒng)基于Multi-Agent架構實現(xiàn)“Agent-as-a-Judge”機制。評審Agent將依據(jù)預設的評測維度（如分析與洞察能力、可視化呈現(xiàn)效果等）及其對應標準，對分析報告進行多維度評判，并自動完成加權匯總，輸出最終得分。

 

通過上述三步閉環(huán)，火山引擎不僅實現(xiàn)了高效、可復現(xiàn)的自動化評測，也顯著提升了評測過程的公正性與結果的可解釋性，為企業(yè)評估與優(yōu)化Data Agent提供了扎實的方法論支持。

 


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## 三、

## 數(shù)據(jù)智能體

## 評測過程展示

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為直觀呈現(xiàn)評測流程與輸出效果，本章節(jié)將展示火山引擎Data Agent智能體評測體系的10道評測樣題、評測過程視頻及評測分析報告截圖。

 

### 3.1 數(shù)據(jù)智能體評測樣題展示

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評測題目內容覆蓋歸因分析、相關分析、漏斗分析、分群分析等典型業(yè)務場景，旨在檢驗智能體從數(shù)據(jù)中提取洞察、并依規(guī)范模板輸出結構化分析報告的實際效能。

 

在歸因分析類題目中，智能體需對業(yè)務指標異常波動進行多維度歸因，識別關鍵影響因素并量化其貢獻度；相關分析題目則側重評估其識別變量間關聯(lián)性、區(qū)分因果與相關性的邏輯嚴謹性；漏斗分析與分群分析題目進一步考察其在用戶行為路徑轉化與客群細分場景中的模式發(fā)現(xiàn)與解讀能力。

 

所有樣題均要求智能體最終生成符合企業(yè)規(guī)范的分析報告，體現(xiàn)其將分析過程轉化為可落地業(yè)務建議的完整能力鏈。

 

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### 3.2 數(shù)據(jù)智能體評測過程展示

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下方視頻全景式記錄了火山引擎Data Agent的評測流程。測試過程清晰展現(xiàn)了智能體從任務接收、規(guī)劃拆解到工具調用與報告生成的全鏈條自動化能力。

 

### 3.3 數(shù)據(jù)報告樣例展示

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下方圖片展示了火山引擎Data Agent在評測過程中輸出的數(shù)據(jù)報告樣例。該報告體現(xiàn)了智能體在數(shù)據(jù)查詢、多維度分析和可視化呈現(xiàn)方面的綜合表現(xiàn)。

 

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本評測體系為企業(yè)提供了一條數(shù)據(jù)智能體評估、選型與部署的務實路徑，使其能在紛繁的技術選項面前，回歸商業(yè)本質，真正通過數(shù)據(jù)智能體驅動決策效率與業(yè)務價值的持續(xù)提升。