Le centre de paramètres de Data Agent est le module principal pour configurer et optimiser l'assistant intelligent. Il intègre des fonctions essentielles telles que les serveurs MCP, les règles, les paramètres généraux et l'utilisation. En se connectant à des services d'outils externes et en permettant une personnalisation flexible des règles, Data Agent améliore l'efficacité du développement, garantit la qualité du code et offre une expérience de développement hautement personnalisée et intelligente.
Accéder au centre de paramètres
Le centre de paramètres de Data Agent vous permet de configurer les règles, les serveurs MCP, l'utilisation et les paramètres généraux. Pour y accéder, suivez ces étapes :
Dans le coin supérieur droit de l'interface utilisateur de DataWorks, cliquez sur l'icône Data Agent pour ouvrir le panneau Data Agent.
Dans le panneau Data Agent, cliquez sur l'icône Paramètres
pour accéder au centre de paramètres.
Général
Dans le centre de paramètres de Data Agent, cliquez sur Settings pour ouvrir l'onglet Settings. Sur cette page, configurez le paramètre personnel suivant :
The default storage path for generating code files : spécifie le chemin de stockage du code généré par l'Agent. L'option par défaut est Project Directory. Vous pouvez la remplacer par Personal Directory si nécessaire.
Gestion des sièges
Cette fonctionnalité est disponible uniquement dans l'édition Team de Data Agent. Pour plus d'informations sur les éditions de Data Agent, consultez la rubrique Facturation de Data Agent.
Présentation des sièges
Dans le centre de paramètres de Data Agent, cliquez sur Seat Management.
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Métrique |
Description |
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Quota de tokens |
Quota de tokens fourni pour chaque siège dans l'édition Team. |
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Nombre de sièges |
Nombre total de sièges achetés. Cliquez sur Upgrade dans le coin supérieur droit pour ajuster le nombre de sièges. |
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Sièges attribués |
Nombre de sièges attribués aux utilisateurs. |
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Sièges restants attribuables |
Nombre de sièges disponibles non encore attribués. Cela correspond à la différence entre le nombre total de sièges et le nombre de sièges attribués. |
Attribuer des sièges
S'il reste des sièges attribuables, un administrateur locataire peut attribuer des sièges à des comptes Alibaba Cloud spécifiques. Suivez les étapes ci-dessous :
Dans la zone de liste des sièges de l'onglet de gestion des sièges, cliquez sur Allocate Seat.
Dans la boîte de dialogue qui s'affiche, sélectionnez le compte Alibaba Cloud auquel vous souhaitez attribuer un siège.
Cliquez sur Confirmer pour finaliser l'attribution. L'utilisateur apparaît alors dans la liste des sièges et peut commencer à utiliser les fonctionnalités de Data Agent.
Révoquer des sièges
Un administrateur locataire peut révoquer des sièges pour les récupérer. Une fois un siège révoqué, l'utilisateur correspondant perd l'accès à Data Agent et le siège récupéré peut être réattribué à un autre utilisateur.
Pour révoquer un seul siège : dans la liste des sièges, repérez le siège cible et cliquez sur Deallocate dans la colonne Actions.
Pour révoquer plusieurs sièges en lot : dans la liste des sièges, cochez les cases des sièges à révoquer, puis cliquez sur le bouton Batch Deallocate situé sous la liste.
Liste des sièges
La liste des sièges fournit les détails suivants pour chaque siège attribué :
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Champ |
Description |
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Numéro de siège |
Identifiant unique du siège, généré automatiquement par le système. |
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Propriétaire |
Compte utilisateur auquel le siège est attribué. |
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Utilisation des tokens |
Nombre de tokens consommés par le siège. Les administrateurs peuvent utiliser cette métrique pour surveiller l'utilisation des ressources pour chaque siège. |
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Date d'attribution |
Heure à laquelle le siège a été attribué à l'utilisateur actuel. |
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Actions |
Pour un siège attribué, cliquez sur Deallocate pour le récupérer. |
Utilisation
La fonctionnalité Usage est un outil d'analyse des données destiné aux administrateurs et aux développeurs. Elle vous aide à évaluer quantitativement l'utilisation des fonctionnalités d'IA, à suivre les tendances et à gérer la consommation de tokens. Dans le centre de paramètres de Data Agent, cliquez sur Usage pour ouvrir l'onglet Usage.
La fonctionnalité Usage prend actuellement en charge les régions suivantes : Chine (Chengdu), Chine (Shenzhen), Chine (Pékin), Chine (Shanghai) et Chine (Hangzhou). La prise en charge d'autres régions sera bientôt disponible.
Métriques principales
Le rapport d'utilisation vous permet d'afficher les données d'utilisation principales de Data Agent sous différents angles. Utilisez les filtres en haut de la page pour personnaliser la portée de l'analyse :
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Portée statistique : basculez entre différentes perspectives pour afficher les données d'utilisation.
Perspective
Description
Perspective locataire
Affiche les données agrégées pour tous les espaces de travail du locataire actuel.
Perspective espace de travail
Affiche les données d'utilisation pour les espaces de travail auxquels vous avez accès.
Perspective personnelle
Affiche vos données d'utilisation personnelles. Si vous êtes administrateur locataire, vous pouvez également consulter l'utilisation des autres membres du locataire. Les utilisateurs non administrateurs ne peuvent voir que leurs propres données d'utilisation.
Période statistique : personnalisez les dates de début et de fin pour afficher les données d'utilisation sur une période spécifique.
Point de fonctionnalité : filtrez les données par module de fonctionnalité (sélections multiples prises en charge) pour afficher l'utilisation des fonctionnalités telles que Agent, assistant de programmation de code, actions AI rapides et analyse intelligente ChatBI.
Après avoir sélectionné la portée statistique, la période statistique et les points de fonctionnalité, la page affiche les trois métriques principales suivantes. Chaque métrique inclut sa tendance d'évolution semaine sur semaine.
Nombre de requêtes : nombre total de requêtes Data Agent répondant aux conditions spécifiées au cours de la période statistique actuelle.
Nombre d'utilisateurs : nombre d'utilisateurs uniques ayant utilisé Data Agent et répondant aux conditions spécifiées au cours de la période statistique actuelle.
Tokens consommés : nombre total de tokens, entrants et sortants, consommés par les requêtes Data Agent répondant aux conditions spécifiées au cours de la période statistique actuelle.
Sous les métriques principales, la section Metric Details affiche un graphique linéaire montrant l'évolution des métriques principales sur la période sélectionnée. Activez l'option Group by feature point pour comparer les proportions d'utilisation des différents modules de fonctionnalités. La section Activity Index utilise une carte thermique calendaire pour montrer l'activité d'utilisation tout au long de l'année. Les couleurs plus foncées indiquent une utilisation plus élevée un jour donné. Cela vous aide à identifier facilement les périodes de pointe et de creux.
Détails de la consommation de tokens
Le tableau des détails de la consommation de tokens enregistre la consommation de ressources pour chaque appel AI. Cela vous aide à effectuer des analyses de coûts, à résoudre les anomalies et à auditer l'utilisation. Le tableau contient les champs suivants :
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Champ |
Description |
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Heure |
Heure à laquelle la requête a été effectuée. |
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Utilisateur |
Identifiant de l'utilisateur qui a initié la requête. |
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ID de requête |
Identifiant unique de chaque requête. Si vous détectez une consommation anormale de tokens, utilisez l'ID de requête pour localiser et enquêter sur l'appel spécifique. |
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Point de fonctionnalité |
Module de fonctionnalité utilisé par la requête, tel que l'assistant de programmation de code ou Agent. |
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Nom de l'intention |
Type d'intention spécifique identifié pour la requête, tel que la complétion intelligente sur une seule ligne ou l'Agent de développement de données. |
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Tokens d'entrée |
Nombre de tokens d'entrée envoyés au modèle dans la requête. |
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Tokens de sortie |
Nombre de tokens de sortie renvoyés par le modèle. |
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Total des tokens |
Somme des tokens d'entrée et de sortie consommés par la requête. |
Compétences
Une compétence (Skill) est un module d'instructions personnalisé dans Data Agent qui étend ses capacités d'IA. En créant une compétence, vous pouvez encapsuler des processus métier spécifiques, une logique de traitement des données ou des méthodes d'analyse dans un composant réutilisable. Cela permet à Data Agent d'exécuter des tâches spécialisées en suivant un flux de travail prédéfini, comme l'analyse de tableaux croisés dynamiques Excel ou les revues de qualité SQL.
Créer une compétence
Dans le centre de paramètres de Data Agent, cliquez sur l'onglet Skill. Cliquez sur Create Skill et configurez les paramètres suivants :
Paramètre | Description |
Nom | Nom unique de la compétence. Nous vous recommandons d'utiliser l'anglais et des traits d'union, par exemple |
Description | Description de la fonction de la compétence. Cela aide les utilisateurs à comprendre rapidement son objectif et ses scénarios d'application. |
Corps de la compétence | Contenu principal de la compétence, rédigé au format Markdown. Vous pouvez définir les scénarios applicables, les étapes du flux de travail et les formats de sortie. Data Agent exécute les tâches selon les instructions contenues dans le corps. |
Télécharger un fichier | Vous pouvez télécharger un package de fichiers de ressources au format |
Portée | Sélectionnez la portée de visibilité de la compétence :
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Utiliser une compétence dans une conversation
Une fois une compétence créée, vous pouvez l'utiliser dans les conversations avec Data Agent. Sous la zone de saisie de la conversation, cliquez sur l'icône 
. Dans le menu contextuel qui s'affiche, sélectionnez Skill, puis choisissez la compétence spécifique que vous souhaitez appliquer à la conversation actuelle. Data Agent exécute ensuite la tâche selon le flux de travail et les instructions définis dans cette compétence.
Serveurs MCP
Un serveur MCP (Model Context Protocol) est un ensemble de services d'outils backend sur lesquels Data Agent s'appuie pour exécuter des tâches. Il fournit des outils, des sources de données et des API pour des opérations telles que les requêtes, l'analyse et la génération de code. Dans le centre de paramètres, vous pouvez consulter le serveur officiel intégré Alibaba Cloud-DataWorks-MCP-Server et ses outils associés.
Accéder aux serveurs MCP
Dans le centre de paramètres de Data Agent, cliquez sur MCP Servers pour accéder à l'onglet MCP Servers.
Utiliser un serveur MCP
Les outils liés au serveur MCP peuvent être utilisés dans l'Agent. Pour plus d'informations, consultez la rubrique Mode Agent.
Règles
Une règle est le mécanisme central permettant de fournir un contexte persistant, des normes et des préférences à DataWorks Data Agent. Cela garantit que le code et les réponses générés suivent précisément vos exigences spécifiques.
Types de règles et autorisations
DataWorks propose deux types de règles : Personnelles et Entreprise.
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Type |
Définition et objectif |
Contrôle des autorisations |
Portée |
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Personal Rules |
Créées et maintenues par un développeur individuel pour encapsuler ses habitudes de codage personnelles, les extraits de code fréquemment utilisés et les descriptions de projet. |
Visibles et effectives uniquement pour leur créateur. Les autres utilisateurs ne peuvent ni les voir ni les utiliser. |
S'applique au niveau personnel. Peut être invoquée dans n'importe quel espace de travail accessible par l'utilisateur. |
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Enterprise-class Rules |
Définies par un administrateur pour établir et appliquer des normes de développement communes, telles que les conventions de stratification de l'entrepôt de données, les guides de style de code et les instructions d'utilisation des tables principales. |
Peuvent être créées, modifiées et gérées par les administrateurs d'espace de travail et les utilisateurs disposant d'autorisations de niveau supérieur. |
Peuvent être appliquées globalement ou à des espaces de travail spécifiques. |
La fonctionnalité Enterprise-class Rules est disponible uniquement dans l'édition Team de Data Agent. Pour plus d'informations sur les éditions de Data Agent, consultez la rubrique Facturation de Data Agent.
Créer et gérer des règles
Dans le centre de paramètres de Data Agent, basculez vers l'onglet Rules. Sur la page de gestion des règles, vous pouvez effectuer les actions suivantes :
Basculez entre les onglets Personal Rules et Enterprise-class Rules pour gérer chaque type de règle séparément.
Consultez les informations sur les règles existantes, telles que leur nom, leur mécanisme d'activation et leur portée.
Affichez, modifiez ou supprimez les règles existantes.
Cliquez sur New Rule pour créer une nouvelle règle.
Lorsque vous créez ou modifiez une règle, configurez les attributs principaux suivants :
Attribut | Description |
Rule Name | Définissez un nom facilement reconnaissable et une description détaillée pour la règle. |
Rule Content | Le cœur de la règle, qui correspond aux informations contextuelles spécifiques que vous souhaitez fournir à l'IA. Vous pouvez spécifier les normes et conventions que Data Agent doit respecter lors de la génération de code. La saisie manuelle et le téléchargement de documents sont pris en charge.
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Entry into force mechanism | Définit la politique d'introduction automatique de la règle dans une conversation. Cela s'aligne sur la philosophie de conception de Cursor.
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Scope of entry into force | Pour une règle d'entreprise, vous pouvez définir une portée pour contrôler où la règle est visible et utilisable.
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Le contenu suivant est un exemple de règle :
Nom de la règle : Conventions de nommage des tables et des nœuds
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Contenu de la règle :
# DataWorks data warehouse (ODS/DWD/DWS/ADS) table and node naming conventions As a senior data warehouse architect, you must strictly follow these naming conventions when you create any table or node in DataWorks. These conventions are essential for ensuring that your data assets are clear, maintainable, and consistent. ### 1. Table Naming Convention All table names must follow a unified, structured paradigm. #### 1.1 Core naming formula LayerPrefix_[CustomDescription]_[UpdateStrategySuffix] #### 1.2 Layer Prefix - [Mandatory] - DIM (Dimension layer): Must start with dim_. - DWD (Detail layer): Must start with dwd_. - DWS (Summary layer): Must start with dws_. - ADS (Application layer): Must start with ads_. #### 1.3 Update Strategy Suffix - [Mandatory] - DIM (Dimension layer): Use the _df suffix, which represents a Daily Full Snapshot. - DWD (Detail layer): Use the _di suffix, which represents Daily Incremental data. Use the _df suffix, which represents a Daily Full Snapshot. - DWS / ADS (Summary/Application layer): Use suffixes such as _1d, _7d, and _nd to represent the data aggregation period (for example, last 1 day, last 7 days, or last N days). #### 1.4 Delimiter All words in a table name must be in lowercase and separated by a single underscore (_). #### 1.5 Naming examples - DIM table example: dim_user_info_df (User information dimension table, daily full) - DWD table example (incremental): dwd_trade_order_detail_di (Trade order details, daily incremental) - DWD table example (full): dwd_product_base_info_df (Product basic information, daily full) - DWS table example: dws_user_active_uv_7d (User active UV summary for the last 7 days) - ADS table example: ads_screen_kpi_overview_1d (Dashboard core KPI overview, daily) ### 2. Node Naming Convention The node name should clearly reflect the core table it produces and its processing logic. - Naming principle: The node name should be highly consistent with the name of the main table it produces, in the format [Layer]_[BusinessLogic]. - Example: - An ODPS SQL node that produces the dwd_trade_order_detail_di table should be named dwd_trade_order_detail_di. - If a node handles complex logic, it can be named dws_build_user_active_uv_7d.
Utiliser des règles dans les conversations
Les règles configurées prennent effet lors de vos interactions quotidiennes avec Data Agent.
Pour les règles définies sur Always applied., aucune action supplémentaire n'est requise. Lorsque Data Agent génère du code ou des réponses, il utilise ces règles comme connaissances de base et contraintes par défaut.
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Pour les règles définies sur Manual application, vous pouvez les activer manuellement lors d'une conversation :
Cliquez sur le bouton
situé sous la zone de saisie.Dans le menu contextuel qui s'affiche, sélectionnez Rule, puis choisissez la règle spécifique que vous souhaitez appliquer à la conversation actuelle.
FAQ
Différence entre les compétences et les règles
Les compétences (Skills) et les règles sont toutes deux des mécanismes permettant d'étendre les capacités de Data Agent, mais elles ont des rôles et des objectifs différents :
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Dimension |
Compétence |
Règle |
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Rôle |
Flux de travail réutilisable orienté vers les tâches, qui encapsule des processus métier spécifiques et des étapes d'exécution. |
Contexte persistant orienté vers les contraintes, qui fournit à l'IA des normes, des préférences et des connaissances de base. |
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Objectif |
Définit « quoi faire » et « comment le faire » pour des tâches spécifiques, comme l'analyse de tableaux croisés dynamiques Excel ou la revue de qualité SQL. |
Définit « quelles normes suivre », telles que les conventions de nommage des entrepôts de données, les guides de style de code ou les instructions d'utilisation des tables principales. |
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Méthode d'activation |
Invocation à la demande. Vous déclenchez une compétence en la sélectionnant manuellement dans une conversation. |
Prend en charge à la fois l'activation automatique (toujours active) et l'activation manuelle (à la demande). |
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Prise en charge des pièces jointes |
Prend en charge le téléchargement d'un package de ressources .zip, qui peut inclure des fichiers de données, des exemples et d'autres ressources. |
Prend en charge la saisie manuelle ou le téléchargement de fichiers de documents, tels que des fichiers .doc, .pdf ou .md, en tant que contenu de la règle. |
Recommandations :
Utilisez une compétence lorsque vous avez besoin que Data Agent exécute une tâche spécifique avec un ensemble d'étapes fixes, comme l'analyse de données ou la génération de rapports.
Utilisez une règle lorsque vous avez besoin que Data Agent respecte systématiquement certaines normes, telles que les conventions de nommage ou les styles de code, dans toutes les conversations.
Les compétences et les règles peuvent être utilisées conjointement. Par exemple, vous pouvez utiliser une règle pour définir les normes de codage de votre équipe, puis utiliser une compétence pour encapsuler un processus spécifique de revue de code. Cela permet à Data Agent de suivre automatiquement les normes de l'équipe lors de l'exécution de la tâche de revue.
Différence entre les compétences et les serveurs MCP
Les compétences et les serveurs MCP étendent tous deux les capacités de Data Agent, mais ils opèrent à des niveaux différents :
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Dimension |
Compétence |
Serveur MCP |
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Rôle |
Couche d'instruction. Définit un flux de travail et une logique d'exécution en utilisant le langage naturel pour indiquer à l'IA « comment accomplir une tâche ». |
Couche d'outil. Fournit à l'IA des outils externes et des sources de données appelables, lui donnant la « capacité d'effectuer des actions ». |
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Champ d'application des capacités |
Orchestre les capacités existantes en combinant plusieurs étapes en un processus métier complet. |
Étend les nouvelles capacités en s'intégrant aux API de systèmes externes et aux sources de données, par exemple en interrogeant des données ou en exécutant des actions. |
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Scénarios typiques |
Analyse de tableaux croisés dynamiques Excel, revue de qualité SQL et flux de travail de revue de code. |
Interrogation des métadonnées DataWorks, appel d'API externes et accès aux sources de données. |
Recommandations :
Utilisez une compétence lorsque vous devez orchestrer des capacités existantes pour accomplir un processus métier spécifique. Vous pouvez en créer une rapidement sans programmation.
Utilisez un serveur MCP lorsque vous devez permettre à Data Agent d'accéder à des systèmes externes en s'intégrant aux services d'outils correspondants.
Les compétences et les serveurs MCP peuvent fonctionner ensemble. Un serveur MCP fournit les capacités d'outils sous-jacentes, et une compétence orchestre ces outils dans un flux de travail. Par exemple, un serveur MCP peut fournir un outil pour interroger les métadonnées DataWorks, et une compétence peut utiliser cet outil pour définir un processus complet d'analyse de lignage de données.