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:Configurações do Data Agent

Última atualização: Sep 29, 2026

O centro de configurações do Data Agent é o módulo principal para configurar e otimizar o assistente inteligente. Atualmente, ele integra funções essenciais como MCP Servers, Rules, General e Usage. Ao conectar-se a serviços de ferramentas externas e permitir a personalização flexível de Rules, o Data Agent aumenta a eficiência do desenvolvimento, garante a qualidade do código e proporciona uma experiência de desenvolvimento inteligente e altamente personalizada.

Acesse o centro de configurações

O centro de configurações do Data Agent permite configurar Rules, MCP Servers, Usage e General. Para acessar o centro de configurações, siga estas etapas:

  1. No canto superior direito da interface do DataWorks, clique em ícone do Data Agent para abrir o painel do Data Agent.

  2. No painel do Data Agent, clique em image Settings para acessar o centro de configurações.

Configurações gerais

No centro de configurações do Data Agent, clique em Settings para abrir a aba Settings. Nesta página, configure a seguinte opção pessoal:

The default storage path for generating code files: Especifica o caminho de armazenamento para o código gerado pelo Agent. A opção padrão é Project Directory. Altere para Personal Directory conforme a necessidade.

Gerenciamento de seats

Nota

Este recurso está disponível apenas no Data Agent Team Edition. Para mais informações sobre as edições do Data Agent, consulte Data Agent billing.

Visão geral dos seats

No centro de configurações do Data Agent, clique em Seat Management.

Métrica

Descrição

Cota de tokens

A cota de tokens fornecida para cada seat no Team Edition.

Número de seats

O número total de seats adquiridos. Clique em Upgrade no canto superior direito para ajustar a quantidade de seats.

Seats alocados

O número de seats alocados para usuários.

Seats disponíveis para alocação

O número de seats disponíveis que ainda não foram alocados. Esta é a diferença entre o número total de seats e o número de seats alocados.

Alocar seats

Se houver seats disponíveis para alocação, um administrador de tenant pode alocar seats para contas da Alibaba Cloud especificadas. Para isso, execute as seguintes etapas:

  1. Na área de lista de seats, na aba de gerenciamento de seats, clique em Allocate Seat.

  2. Na caixa de diálogo exibida, selecione a conta da Alibaba Cloud para a qual deseja alocar um seat.

  3. confirme para concluir a alocação. O usuário aparecerá na lista de seats e poderá começar a usar os recursos do Data Agent.

Desalocar seats

Um administrador de tenant pode desalocar seats para recuperá-los. Após desalocar um seat, o usuário correspondente perde o acesso ao Data Agent, e o seat recuperado fica disponível para realocação para outro usuário.

  • Para desalocar um único seat: Na lista de seats, encontre o seat desejado e clique em Deallocate na coluna Actions.

  • Para desalocar vários seats em lote: Na lista de seats, selecione as caixas de seleção dos seats a serem desalocados e, em seguida, clique em Batch Deallocate abaixo da lista.

Lista de seats

A lista de seats fornece os seguintes detalhes para cada seat alocado:

Campo

Descrição

Número do seat

O ID exclusivo do seat, gerado automaticamente pelo sistema.

Proprietário

A conta de usuário à qual o seat está alocado.

Uso de tokens

O número de tokens consumidos pelo seat. Os administradores podem usar essa métrica para monitorar o uso de recursos de cada seat.

Hora da alocação

O momento em que o seat foi alocado para o usuário atual.

Ações

Para um seat alocado, clique em Deallocate para recuperá-lo.

Uso

O recurso Usage é uma ferramenta de análise de dados para administradores e desenvolvedores. Ele permite avaliar quantitativamente o uso dos recursos de IA, acompanhar tendências e gerenciar o consumo de tokens. No centro de configurações do Data Agent, clique em Usage para abrir a aba Usage.

Nota

O recurso Usage oferece suporte atualmente às seguintes regiões: China (Chengdu), China (Shenzhen), China (Beijing), China (Shanghai) e China (Hangzhou). O suporte para outras regiões estará disponível em breve.

Métricas principais

O relatório de uso permite visualizar os principais dados de uso do Data Agent a partir de diferentes perspectivas. Use os filtros na parte superior da página para personalizar o escopo da análise:

  • Escopo estatístico: Alterne entre diferentes perspectivas para visualizar os dados de uso.

    Perspectiva

    Descrição

    Tenant perspective

    Visualize dados agregados de todos os workspaces sob o tenant atual.

    Workspace perspective

    Visualize dados de uso dos workspaces que você tem permissão para acessar.

    Personal perspective

    Visualize seus dados de uso pessoal. Se você for um administrador de tenant, também poderá visualizar o uso de outros membros no tenant. Usuários não administradores podem visualizar apenas seus próprios dados de uso.

  • Período estatístico: Personalize as datas de início e fim para visualizar os dados de uso de um período específico.

  • Ponto de recurso: Filtre os dados por módulo de recurso (com suporte a seleções múltiplas) para visualizar o uso de recursos como Agent, assistente de programação de código, ações rápidas de IA e análise inteligente do ChatBI.

Após selecionar o escopo estatístico, o período estatístico e os pontos de recurso, a página exibe as três métricas principais a seguir. Cada métrica inclui sua tendência de variação em relação à semana anterior.

  • Número de solicitações: O número total de solicitações do Data Agent que atendem às condições especificadas dentro do período estatístico atual.

  • Número de usuários: O número de usuários exclusivos que usaram o Data Agent e atendem às condições especificadas dentro do período estatístico atual.

  • Tokens consumidos: O número total de tokens, incluindo entrada e saída, consumidos pelas solicitações do Data Agent que atendem às condições especificadas dentro do período estatístico atual.

Abaixo das métricas principais, a seção Metric Details exibe um gráfico de linhas com a tendência das métricas principais ao longo do período selecionado. Ative Group by feature point para comparar as proporções de uso de diferentes módulos de recursos. A seção Activity Index usa um mapa de calor em formato de calendário para mostrar a atividade de uso ao longo do ano. Cores mais escuras indicam maior uso em um determinado dia, o que ajuda a identificar facilmente os períodos de pico e de baixa atividade.

Detalhes do consumo de tokens

A tabela de detalhes do consumo de tokens registra o consumo de recursos para cada chamada de IA. Isso ajuda a realizar análises de custos, solucionar anomalias e auditar o uso. A tabela contém os seguintes campos:

Campo

Descrição

Time

O momento em que a solicitação foi feita.

User

O ID do usuário que iniciou a solicitação.

ID da solicitação

O ID exclusivo para cada solicitação. Se você detectar um consumo anormal de tokens, use o ID da solicitação para localizar e investigar a chamada específica.

Feature point

O módulo de recurso usado pela solicitação, como assistente de programação de código ou Agent.

Intent name

O tipo de intenção específico identificado para a solicitação, como conclusão inteligente de linha única ou Agent de desenvolvimento de dados.

Input tokens

O número de tokens de entrada enviados para o modelo na solicitação.

Output tokens

O número de tokens de saída retornados pelo modelo.

Total tokens

A soma dos tokens de entrada e saída consumidos pela solicitação.

Skills

Uma Skill é um módulo de instrução personalizada no Data Agent para estender suas capacidades de IA. Ao criar uma Skill, você pode encapsular processos de negócios específicos, lógicas de processamento de dados ou métodos de análise em um componente reutilizável. Isso permite que o Data Agent execute tarefas especializadas seguindo um fluxo de trabalho predefinido, como análise de tabela dinâmica do Excel ou revisões de qualidade de SQL.

Crie uma Skill

No centro de configurações do Data Agent, clique na aba Skill. Clique em Create Skill e configure os seguintes parâmetros:

Parâmetro

Descrição

Nome

O nome exclusivo para a Skill. Recomendamos o uso de inglês e hifens, como excel-analysis, para facilitar a referência nas conversas.

Descrição

Uma descrição da função da Skill. Isso ajuda os usuários a entender rapidamente sua finalidade e os cenários aplicáveis.

Corpo da Skill

O conteúdo principal da Skill, escrito em formato Markdown. Você pode definir cenários aplicáveis, etapas do fluxo de trabalho e formatos de saída. O Data Agent executa tarefas de acordo com as instruções no corpo.

Upload de arquivo

Você pode fazer o upload de um pacote de arquivos de recursos no formato .zip. O tamanho máximo de um único arquivo é de 50 MB. Você pode colocar um arquivo SKILL.md no diretório raiz do pacote zip, que substituirá o conteúdo do corpo da Skill, caso exista. Outros arquivos no pacote são tratados como anexos de recursos e podem ser referenciados com caminhos relativos no SKILL.md. O arquivo SKILL.md não pode exceder 200 KB, e todo o pacote zip não pode exceder 50 MB.

Escopo

Selecione o escopo de visibilidade para a Skill:

  • Personal: Visível e utilizável apenas pelo criador. Adequado para fluxos de trabalho de análise pessoal ou encapsulamento de ferramentas.

  • Workspace: Visível e utilizável por todos os membros do workspace especificado. Adequado para compartilhar processos de negócios e padrões específicos da equipe.

  • Tenant: Visível e utilizável por todos os membros de todos os workspaces sob o tenant atual.

Usar uma Skill em uma conversa

Após criar uma Skill, você pode usá-la nas conversas com o Data Agent. Abaixo da caixa de entrada da conversa, clique em image. No menu de contexto exibido, selecione Skill e, em seguida, escolha a Skill específica a ser aplicada à conversa atual. O Data Agent então executa a tarefa de acordo com o fluxo de trabalho e as instruções definidas nessa Skill.

MCP Servers

Um MCP (Model Context Protocol) Server é uma coleção de serviços de ferramentas de backend dos quais o Data Agent depende para executar tarefas. Ele fornece ferramentas e interfaces de acesso a metadados para operações como consultas, análises e geração de código. Os MCP Servers não oferecem suporte ao acesso direto a fontes de dados subjacentes para leitura ou gravação de dados. O MCP fornece ao Agent informações de contexto, como convenções de nomenclatura de campos, termos de negócios e metadados de esquema de tabela, para evitar riscos de segurança de dados causados por alucinações do LLM. No centro de configurações, você pode visualizar o Alibaba Cloud-DataWorks-MCP-Server oficial integrado e suas ferramentas relacionadas.

Acesse MCP Servers

No centro de configurações do Data Agent, clique em MCP Servers para acessar a aba MCP Servers.

Usar um MCP server

As ferramentas relacionadas ao MCP Server podem ser usadas no Agent. Para mais informações, consulte Agent mode.

Rules

Uma Rule é o mecanismo principal para fornecer contexto persistente, padrões e preferências ao DataWorks Data Agent. Isso garante que o código e as respostas geradas sigam precisamente seus requisitos específicos.

Tipos e permissões de Rules

O DataWorks fornece dois tipos de Rules: Personal e Enterprise.

Tipo

Definição e finalidade

Controle de permissão

Escopo

Personal Rules

Criadas e mantidas por um desenvolvedor individual para encapsular hábitos de codificação pessoal, trechos de código frequentemente usados e descrições de projetos.

Visível e eficaz apenas para o seu criador. Outros usuários não podem visualizá-la ou usá-la.

Aplica-se no nível pessoal. Pode ser invocada em qualquer workspace que o usuário possa acessar.

Enterprise-class Rules

Definidas por um administrador para estabelecer e aplicar padrões de desenvolvimento comuns, como convenções de camadas de data warehouse, guias de estilo de código e instruções de uso para tabelas principais.

Podem ser criadas, editadas e gerenciadas por administradores de workspace e usuários com permissões de nível superior.

Podem ser aplicadas globalmente ou a workspaces específicos.

Nota

O recurso Enterprise-class Rules está disponível apenas no Data Agent Team Edition. Para mais informações sobre as edições do Data Agent, consulte Data Agent billing.

Crie e gerencie Rules

No centro de configurações do Data Agent, alterne para a aba Rules. Na página de gerenciamento de Rules, você pode executar as seguintes ações:

  • Alterne entre as abas Personal Rules e Enterprise-class Rules e gerencie cada tipo de Rule separadamente.

  • Visualize informações sobre as Rules existentes, como nome, mecanismo de ativação e escopo.

  • Visualize, edite ou exclua Rules existentes.

  • Clique em New Rule para criar uma nova Rule.

As Rules não são atualizadas automaticamente. Os nomes gerados pelo Agent durante uma conversa não são adicionados à lista de Rules. Crie e mantenha-as manualmente clicando em New Rule.

Se você precisar de um vocabulário dinâmico, combine Rules com um MCP Server: mantenha o vocabulário em uma fonte de dados externa, como um banco de dados ou um arquivo Excel, e permita que o Agent consulte os padrões de nomenclatura mais recentes em tempo real via MCP. Assim, você não precisa atualizar as Rules manualmente. Para mais informações, consulte a seção MCP Servers neste tópico.

Ao criar ou editar uma Rule, configure os seguintes atributos principais:

Atributo

Descrição

Rule Name

Defina um nome facilmente reconhecível e uma descrição detalhada para a Rule.

Rule Content

O núcleo da Rule, que contém as informações de prompt contextuais específicas que você deseja fornecer à IA. Você pode especificar os padrões e convenções que o Data Agent deve seguir ao gerar código. Há suporte tanto para entrada manual quanto para upload de documentos.

  • Manually enter: Digite ou cole diretamente o conteúdo da Rule.

  • Document Upload: Faça o upload de um arquivo local. O Data Agent analisa seu conteúdo e o utiliza como conteúdo da Rule. Os formatos de arquivo suportados incluem .doc, .docx, .pdf, .txt, .md, .xls, .xlsx, .ppt, .pptx, .rtf, .csv e .json. O tamanho de um único arquivo não pode exceder 100 KB.

Entry into force mechanism

Define a política de como a Rule é introduzida automaticamente em uma conversa. Isso está alinhado com a filosofia de design do Cursor.

  • Always applied.: Esta Rule é carregada automaticamente em todas as conversas.

  • Manual application: Esta Rule não é carregada por padrão. Ela entra em vigor apenas quando um usuário a adiciona ao contexto durante uma conversa.

Scope of entry into force

Para uma Enterprise Rule, você pode definir um escopo para controlar onde a Rule é visível e utilizável.

  • Specify the workspace: A Rule é eficaz apenas para membros dos workspaces especificados. Ao configurar essa definição, o escopo selecionável limita-se aos workspaces para os quais você tem permissões de administrador.

  • All Work Space: A Rule é eficaz no nível do tenant.

O conteúdo a seguir é um exemplo de Rule:

  • Nome da Rule: Convenções de nomenclatura de tabelas e nós

  • Conteúdo da Rule:

    # 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.
  • Nome da Rule: Convenções de consistência de nomenclatura de campos

  • Conteúdo da Rule:

    # Field naming consistency conventions
    You are a senior data developer. When you generate any SQL or data model code, you must strictly follow these field naming conventions to ensure naming consistency.
    
    1. Use snake_case for all fields, such as user_id and order_date. 2. Use a single unified English name for the same concept. Do not mix different names. 3. Suffix time fields with _date or _time, such as create_date. 4. Prefix Boolean fields with is_, such as is_active. 5. Suffix foreign key fields with _id, such as product_id.

Para garantir a consistência da nomenclatura de campos usando o recurso de Rules, execute as seguintes etapas:

  1. Na página de sessão do Data Agent, clique em Settings > Rules.

  2. Clique em New Rule e insira o nome da Rule e as convenções de nomenclatura. Por exemplo:

    • Use snake_case para todos os campos, como user_id e order_date.

    • Use um único nome em inglês unificado para o mesmo conceito. Não misture nomes diferentes.

    • Adicione o sufixo _date ou _time aos campos de tempo, como create_date.

    • Adicione o prefixo is_ aos campos booleanos, como is_active.

    • Adicione o sufixo _id aos campos de chave estrangeira, como product_id.

  3. Defina o mecanismo de ativação da Rule como Always applied.. O Data Agent segue automaticamente essas convenções de nomenclatura ao gerar código.

  4. Você também pode usar o recurso de código padrão do módulo Data Standards para associar campos a códigos padrão. Isso reforça ainda mais as restrições de consistência de nomenclatura.

Usar Rules nas conversas

As Rules configuradas entram em vigor durante suas interações diárias com o Data Agent.

  • Para as Rules definidas como Always applied., nenhuma ação extra é necessária. Quando o Data Agent gera código ou respostas, ele usa essas Rules como conhecimento de base e restrições por padrão.

  • Para as Rules definidas como Manual application, ative-as manualmente durante uma conversa:

    1. Clique em image abaixo da caixa de entrada.

    2. No menu de contexto exibido, selecione Rule e, em seguida, selecione a Rule específica que deseja aplicar à conversa atual.

FAQ

Diferença entre Skills e Rules

Tanto as Skills quanto as Rules são mecanismos para estender as capacidades do Data Agent, mas possuem funções e finalidades diferentes:

Dimensão

Skill

Rule

Função

Um fluxo de trabalho reutilizável e orientado a tarefas que encapsula processos de negócios e etapas de execução específicos.

Um contexto persistente e orientado a restrições que fornece à IA padrões, preferências e conhecimento de base.

Finalidade

Define "o que fazer" e "como fazer" para tarefas específicas, como análise de tabela dinâmica do Excel ou revisão de qualidade de SQL.

Define "quais padrões seguir", como convenções de nomenclatura de data warehouse, guias de estilo de código ou instruções de uso para tabelas principais.

Método de ativação

Invocação sob demanda. Você aciona uma Skill selecionando-a manualmente em uma conversa.

Suporta ativação automática (sempre ativa) e ativação manual (sob demanda).

Suporte a anexos

Suporta o upload de um pacote de recursos .zip, que pode incluir arquivos de dados, exemplos e outros recursos.

Suporta entrada manual ou upload de arquivos de documentos, como arquivos .doc, .pdf ou .md, como conteúdo da Rule.

Recomendações:

  • Use uma Skill quando precisar que o Data Agent conclua uma tarefa específica com um conjunto fixo de etapas, como análise de dados ou geração de relatórios.

  • Use uma Rule quando precisar que o Data Agent siga consistentemente certos padrões, como convenções de nomenclatura ou estilos de código, em todas as conversas.

  • Skills e Rules podem ser usadas em conjunto. Por exemplo, você pode usar uma Rule para definir os padrões de codificação da sua equipe e, em seguida, usar uma Skill para encapsular um processo específico de revisão de código. Isso permite que o Data Agent siga automaticamente os padrões da equipe ao executar a tarefa de revisão.

Diferença entre Skills e MCP Servers

Tanto as Skills quanto os MCP Servers estendem as capacidades do Data Agent, mas operam em níveis diferentes:

Dimensão

Skill

MCP Server

Função

Camada de instrução. Define um fluxo de trabalho e uma lógica de execução usando linguagem natural para dizer à IA "como concluir uma tarefa".

Camada de ferramenta. Fornece à IA ferramentas externas e fontes de dados chamáveis, dando a ela a "capacidade de executar ações".

Escopo de capacidade

Orquestra capacidades existentes combinando várias etapas em um processo de negócios completo.

Estende novas capacidades integrando-se a APIs de sistemas externos e fontes de dados, como consultar dados ou executar ações.

Cenários típicos

Análise de tabela dinâmica do Excel, revisão de qualidade de SQL e fluxos de trabalho de revisão de código.

Consulta de metadados do DataWorks, chamada de APIs externas e obtenção de informações de esquema de tabela por meio de interfaces de metadados.

Recomendações:

  • Use uma Skill quando precisar orquestrar capacidades existentes para concluir um processo de negócios específico. Você pode criar uma rapidamente sem programação.

  • Use um MCP Server quando precisar permitir que o Data Agent acesse sistemas externos integrando-se aos serviços de ferramentas correspondentes.

  • Skills e MCP Servers podem trabalhar juntos. Um MCP Server fornece as capacidades de ferramenta subjacentes, e uma Skill orquestra essas ferramentas em um fluxo de trabalho. Por exemplo, um MCP Server pode fornecer uma ferramenta para consultar metadados do DataWorks, e uma Skill pode usar essa ferramenta para definir um processo completo de análise de linhagem de dados.

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