DataWorks：Data Integration DI Agent

能力說明

DI Agent 支援通過自然語言建立和管理單表離線、單表即時、整庫離線、整庫即時四類同步任務。無需逐項填寫資料來源、欄位對應、調度策略等表單配置，只需描述同步需求，Agent 即可完成從意圖理解到發布上線的全流程。主要能力包括：

• 自然語言建任務：用一句話描述同步需求（如"把 RDS 訂單庫整庫即時同步到 Hologres，按天分區"），Agent 自動完成資料來源識別、Schema 探測、欄位對應、資源群組分配和調度策略配置。

• 意圖理解與多輪對話：Agent 能理解模糊或不完整的需求描述，通過追問補全關鍵參數（如分區策略、增量條件），確保產生的任務配置準確可用。

• 任務全生命週期管理：支援通過對話完成任務的編輯、暫停、恢複、刪除和重跑，覆蓋任務從建立到下線的完整生命週期。

• 批量任務操作：支援一次對話同時建立或修改多個同步任務，適用於整庫遷移、批量調整調度策略等規模化情境。

使用樣本

以下樣本示範如何通過對話建立一個同步任務：

1. 進入 DI Agent 對話介面。

2. 輸入同步需求，例如："把 RDS 訂單庫整庫即時同步到 Hologres，按天分區"。

3. Agent 自動探測源端 Schema，展示待同步表清單，確認後繼續。

4. Agent 自動完成欄位對應、資源群組分配和調度策略配置。

5. 預覽任務配置摘要，確認無誤後發布上線。

6. 查看任務運行狀態，驗證資料已正常同步。

能力說明

DI Agent 支援將大模型推理能力作為 ETL 運算元嵌入資料流水線，對來來源資料中的結構化資料，以及非結構化資料（圖片、視頻、音頻、文檔等）進行批量 AI 處理（識別、分類打標、轉寫、翻譯、摘要、向量化等，以及自訂處理邏輯），處理結果直接寫入所有Data Integration支援去向（如 MaxCompute、Hologres 或 DLF 資料湖等），讓各種資料得以合適的格式進入企業資料資產體系。主要能力包括：

• 自然語言定義處理邏輯：用自然語言描述處理意圖（如"識別圖片中的商品類別並輸出標籤"），Agent 自動產生對應的處理 Pipeline 配置。

• 三段式 Pipeline 編排：Agent 自動編排 Source → Transform（大模型推理）→ Sink 流水線，無需額外編寫指令碼或搭建推理服務。

• 結果直寫各種目的端：比如處理結果直接寫入 MaxCompute、Hologres 或 DLF 資料湖，無需額外搬運。

• 資料 Embedding：支援對處理後的資料進行向量化並寫入指定儲存端，便於後續 RAG 使用。

• 批量與周期運行：支援百萬級檔案的批量處理，可配置定時周期運行以持續增量處理新增資料。

使用樣本

以下樣本示範如何處理 OSS 中的商品圖片並將結果寫入 MaxCompute：

1. 進入 AI 資料處理功能入口。

2. 輸入處理需求，例如："讀取AWS S3 bucket 下的商品圖片 → 調用大模型識別分類標籤 → 結果寫入 MySQL 表"。

3. Agent 自動編排三段式 Pipeline：Source（S3）→ Transform（大模型推理）→ Sink（MySQL）。

4. ChatDB 自動識別目標表，產生對應 SQL。

5. 查看返回的圖表結果（折線圖/柱狀圖等自動匹配）。

6. 若需要對特徵工程資料庫中的資料，進行Embedding向量化至Hologres中，以便做RAG使用。可以用自然語言定義Embedding："繼續做Embedding → 調用大模型進行向量化 → 結果寫入 Hologres 表"。

7. Agent 自動編排三段式 Pipeline：Source（MySQL）→ Transform（大模型向量化）→ Sink（Hologres）。

8. ChatDB 自動識別目標表，產生對應 SQL。

9. 查看返回的結果。

查詢資料來源庫表結構及業務含義

ChatDB 支援通過自然語言探索資料庫中繼資料並解讀業務含義。指定目標資料來源後，Agent 自動連接並逐層展開庫、表、欄位的完整結構資訊，包括表名、欄位類型、主外鍵關係、索引約束等中繼資料細節。Agent 還會結合表名、欄位命名及資料特徵解讀庫表的業務含義，協助快速理解每張表的用途、欄位代表的業務概念及表間關聯關係。

適用情境：新接手陌生系統需要快速瞭解資料全貌，以及跨團隊協作時非技術人員需要理解資料結構。

資料來源範例資料預覽

ChatDB 支援通過自然語言查看任意表的範例資料。指定目標表後，Agent 自動拉取具有代表性的資料樣本並加以說明，無需編寫 SQL 即可直觀確認表中儲存的資料內容和格式。

適用情境：快速驗證資料內容、瞭解欄位實際取值，以及協助非技術人員在跨團隊協作中理解資料含義。

統計分析圖表展示

ChatDB 支援自然語言驅動的資料分析與可視化。描述分析意圖（例如"查看最近三個月各品類的銷售趨勢"或"對比各地區的訂單佔比"），Agent 自動定位元據源、產生查詢邏輯，並將分析結果以折線圖、柱狀圖、餅圖等圖表形式呈現，無需編寫 SQL 或使用專業視覺化檢視。

適用情境：業務人員快速驗證經營假設，以及技術團隊排查問題時即時擷取趨勢資料。

庫表結構診斷與最佳化建議

ChatDB 支援智能診斷指定資料來源的庫表結構。Agent 自動掃描目標資料庫的表結構設計，從命名規範、欄位類型選擇、索引覆蓋、主外鍵完整性、冗餘欄位、分區策略等維度審查，識別潛在的設計缺陷，並給出具體的最佳化建議和改進方向。

適用情境：建立庫表的設計評審、存量系統的技術債務梳理，以及資料庫效能問題的根因排查。

資料庫效能排查和最佳化

ChatDB 支援資料庫效能診斷與慢 SQL 根因分析。描述效能問題或指定目標資料來源後，Agent 自動分析導致查詢緩慢的各類因素，包括全表掃描、索引失效、JOIN 順序不合理、子查詢嵌套過深、資料類型隱式轉換、統計資訊到期、鎖競爭與熱點表等常見效能瓶頸，並結合實際執行計畫說明每條慢 SQL 的根因，給出索引調整、查詢改寫、表結構重構等針對性最佳化建議。

適用情境：線上突發效能故障的應急排查，以及日常巡檢中對潛在慢查詢的主動治理。

能力說明

收到同步任務警示後，可在 Agent 對話介面描述問題或粘貼警示資訊，Agent 自動彙總任務日誌、資源監控指標、源端資料庫狀態等多維度資訊，定位根因並給出修複方案，將排障時間長度從小時級縮短到分鐘級。每次診斷結果自動歸檔為知識庫條目，下次同類問題直接匹配已有解法，不因人員輪換而從零排查。主要能力包括：

• 多維資訊彙總：自動採集並關聯任務日誌、資源監控指標、源端資料庫狀態、網路頻寬等多維度資訊，在一個視圖內呈現完整上下文。

• 根因定位：基於彙總資訊自動分析故障根因（如 CU 不足、源端鎖表、網路頻寬瓶頸、配置錯誤等），給出明確結論。

• 修複方案推薦與一鍵執行：定位根因後給出可操作的修複建議（擴容資源群組、重啟執行個體、調整並發度等），確認後支援一鍵執行。

• 經驗自動沉澱：每次診斷結果自動歸檔為知識庫條目，下次同類問題直接匹配已有解法。

使用樣本

1. 警示觸發後，進入 Agent 對話介面，描述問題或粘貼警示資訊。

2. Agent 自動彙總任務日誌、資源監控指標、源端狀態等多維資訊。

3. Agent 輸出根因分析報告（如：CU 不足導致消費速率低於生產速率）。

4. Agent 給出修複方案建議（如：擴容資源群組 CU 配額或重啟失敗執行個體），確認後執行修複。

能力說明

DI Agent 提供由 AI Agent 建立和管理的自動化智能巡檢任務。無需編寫監控指令碼或配置警示規則，建立巡檢任務並開啟自動調度後，Agent 即按運行頻率主動巡檢同步任務的運行狀態，並在每次運行完成後產生結果詳情報告，將營運模式從被動響應轉為主動治理。主要能力包括：

• 可配置運行頻率：運行頻率按 Cron 運算式配置，支援一次性、每小時、每天、每周、每月與自訂 Cron，預設每天 08:00。開啟自動調度前必須先配置運行頻率。

• 全量鏈路主動掃描：Agent 按周期自動掃描全量同步鏈路的運行狀態，主動發現潛在風險，無需人工逐項檢查。

• 結果詳情報告：巡檢完成後產生結果詳情報告，可在任務的運行記錄中查看當次報告，報告支援新視窗開啟與下載，便於在團隊內流轉和歸檔。

• 優先順序排列與操作建議：高風險任務按影響範圍和緊急程度排列優先順序，每項附帶具體操作建議和預期收益評估。

使用樣本

1. 登入Data Integration控制台，在左側導覽列AI Native下單擊智能巡检任务。

2. 建立巡檢任務。單擊新建智能巡检任务，在下拉式功能表中選擇通过 Agent 聊天创建或手动创建；也可以直接單擊頁面上方推薦情境卡片，使用內建情境模板快速建立。手動建立時需填寫任務名稱、描述、資源群組、運行頻率與任務內容（以自然語言描述巡檢內容）。

3. 開啟自动调度後，Agent 按運行頻率自動執行巡檢；也可以在工作清單中通過更多 > 立即执行手動觸發一次巡檢。

4. 在任務的運行記錄頁面查看每次啟動並執行狀態與结果详情报告，報告支援新窗口打开與下载。

能力說明

巡檢解決的是周期性體檢，值守解決的是異常發生當下的即時響應。值守以情境為嵌入式管理單元，一個情境是一組事件的集合：先定義情境適用的任務類型，再在情境內配置監控事件與各自的觸發閾值，應用到具體任務後還可以針對單個任務單獨覆蓋閾值。任務命中事件時，Agent 自動收集運行資訊、分析原因，並持續跟蹤任務的恢複情況。主要能力包括：

• 內建值守情境：提供即時同步延遲值守、即時同步運行值守、離線同步運行值守三類內建情境，可直接應用到符合適用類型的同步任務。

• 事件級閾值管理：一個情境可配置多個監控事件，每個事件獨立設定觸發閾值；應用到任務後支援按單個任務覆蓋閾值，實現重點任務的精細化調整。

• 觸發即分析：業務延遲持續超限時，自動分析源端、同步鏈路與目標端，定位可能的效能瓶頸；任務運行失敗或頻繁發生容災切換（Failover）時，自動分析異常原因；離線同步任務或離線增量執行個體執行失敗時，自動收集運行資訊並給出處理建議。

• 恢複跟蹤與值守記錄：完成分析後持續跟蹤任務的恢複情況；每次觸發的事件沉澱為一條值守記錄，展示觸發時間、命中事件的任務、命中的具體事件、分析結論與當前是否已恢複，形成可回溯的營運台賬。