Tüm Ürünler
Search
Belge Merkezi

:Data Agent Ayarları

Son Güncelleme:Oct 05, 2026

Data Agent ayar merkezi, akıllı asistanı yapılandırmak ve optimize etmek için kullanılan temel modüldür. Şu anda MCP Sunucuları, Kurallar, Genel ve Kullanım gibi temel işlevleri bünyesinde barındırır. Harici araç hizmetlerine bağlanarak esnek Kural özelleştirmelerine olanak tanıyan Data Agent; geliştirme verimliliğini artırır, kod kalitesini güvence altına alır ve son derece kişiselleştirilmiş, akıllı bir geliştirme deneyimi sunar.

Ayar merkezine erişim

Data Agent ayar merkezi; Kurallar, MCP Sunucuları, Kullanım ve Genel ayarlarını yapılandırmanıza olanak tanır. Ayar merkezine erişmek için aşağıdaki adımları uygulayın:

  1. DataWorks kullanıcı arayüzünün sağ üst köşesindeki Data Agent simgesini tıklayarak Data Agent panelini açın.

  2. Data Agent panelinde, ayar merkezine gitmek için image Ayarlar simgesini tıklayın.

Genel

Data Agent ayar merkezinde Settings seçeneğine tıklayarak Settings sekmesini açın. Bu sayfada aşağıdaki kişisel ayarı yapılandırabilirsiniz:

The default storage path for generating code files: Agent tarafından oluşturulan kodların depolandığı yolu belirtir. Varsayılan seçenek Project Directory değeridir. İhtiyaca göre Personal Directory olarak değiştirebilirsiniz.

Koltuk yönetimi

Not

Bu özellik yalnızca Data Agent Team Edition'da kullanılabilir. Data Agent sürümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Data Agent faturalandırması.

Koltuklara genel bakış

Data Agent ayar merkezinde Seat Management seçeneğine tıklayın.


Metrik


Açıklama


Token kotası


Team Edition'da her bir koltuk için sağlanan token kotası.


Koltuk sayısı


Satın aldığınız toplam koltuk sayısı. Koltuk sayısını ayarlamak için sağ üst köşedeki Upgrade seçeneğine tıklayabilirsiniz.


Tahsis edilen koltuklar


Kullanıcılara tahsis edilmiş olan koltuk sayısı.


Kalan tahsis edilebilir koltuklar


Henüz tahsis edilmemiş kullanılabilir koltuk sayısı. Bu değer, toplam koltuk sayısı ile tahsis edilen koltuk sayısı arasındaki farktır.

Koltuk tahsisi

Kalan tahsis edilebilir koltuk varsa, bir kiracı yöneticisi bu koltukları belirli Alibaba Cloud hesaplarına tahsis edebilir. Bunun için aşağıdaki adımları uygulayın:

  1. Koltuk yönetimi sekmesindeki koltuk listesi alanında Allocate Seat seçeneğine tıklayın.

  2. Açılan iletişim kutusunda, koltuk tahsis etmek istediğiniz Alibaba Cloud hesabını seçin.

  3. Tahsisi tamamlamak için Onayla'yı tıklayın. Kullanıcı artık koltuk listesinde görünür ve Data Agent özelliklerini kullanmaya başlayabilir.

Koltuk tahsisini iptal etme

Bir kiracı yöneticisi, koltukları geri almak üzere tahsislerini iptal edebilir. Bir koltuğun tahsisi iptal edildiğinde ilgili kullanıcı Data Agent erişimini kaybeder ve geri alınan koltuk başka bir kullanıcıya yeniden tahsis edilebilir.

  • Tek bir koltuğun tahsisini iptal etmek için: Koltuk listesinde hedef koltuğu bulun ve İşlemler sütunundaki Deallocate seçeneğine tıklayın.

  • Birden çok koltuğun tahsisini toplu olarak iptal etmek için: Koltuk listesinde tahsisini iptal etmek istediğiniz koltukların onay kutularını işaretleyin ve ardından listenin altındaki Batch Deallocate düğmesine tıklayın.

Koltuk listesi

Koltuk listesi, tahsis edilen her bir koltuk için aşağıdaki ayrıntıları sağlar:


Alan


Açıklama


Koltuk numarası


Sistem tarafından otomatik olarak oluşturulan koltuğun benzersiz tanımlayıcısı.


Sahip


Koltuğun tahsis edildiği kullanıcı hesabı.


Token kullanımı


Koltuk tarafından tüketilen token sayısı. Yöneticiler, her bir koltuk için kaynak kullanımını izlemek amacıyla bu ölçümü kullanabilir.


Tahsis zamanı


Koltuğun mevcut kullanıcıya tahsis edildiği zaman.


İşlemler


Tahsis edilmiş bir koltuk için, koltuğu geri almak üzere Deallocate seçeneğine tıklayabilirsiniz.

Kullanım

Kullanım özelliği, yöneticiler ve geliştiriciler için bir veri içgörü aracıdır. AI özelliği kullanımını nicel olarak değerlendirmenize, eğilimleri takip etmenize ve token tüketimini yönetmenize yardımcı olur. Data Agent ayar merkezinde Usage seçeneğine tıklayarak Usage sekmesini açın.

Not

Usage özelliği şu anda Çin (Chengdu), Çin (Shenzhen), Çin (Pekin), Çin (Şanghay) ve Çin (Hangzhou) bölgelerini destekler. Diğer bölgeler için destek yakında sunulacaktır.

Temel metrikler

Kullanım raporu, farklı bakış açılarından temel Data Agent kullanım verilerini görüntülemenize olanak tanır. Sayfanın üst kısmındaki filtreleri kullanarak analiz kapsamını özelleştirebilirsiniz:

  • İstatistiksel kapsam: Kullanım verilerini görüntülemek için farklı bakış açıları arasında geçiş yapın.


    Bakış Açısı


    Açıklama


    Kiracı bakış açısı


    Mevcut kiracı altındaki tüm çalışma alanlarının toplu verilerini görüntüleyin.


    Çalışma alanı bakış açısı


    Erişim izniniz olan çalışma alanlarının kullanım verilerini görüntüleyin.


    Kişisel bakış açısı


    Kendi kişisel kullanım verilerinizi görüntüleyin. Kiracı yöneticisiyseniz kiracıdaki diğer üyelerin kullanımını da görüntüleyebilirsiniz. Yönetici olmayan kullanıcılar yalnızca kendi kullanım verilerini görebilir.

  • İstatistiksel dönem: Belirli bir zaman dilimindeki kullanım verilerini görüntülemek için başlangıç ve bitiş tarihlerini özelleştirin.

  • Özellik noktası: Agent, kod programlama asistanı, hızlı AI eylemleri ve ChatBI akıllı analizi gibi özelliklerin kullanımını görüntülemek için verilere özellik modülüne göre filtre uygulayın (birden çok seçim desteklenir).

İstatistiksel kapsamı, istatistiksel dönemi ve özellik noktalarını seçtikten sonra sayfa aşağıdaki üç temel metriği gösterir. Her bir metrik, haftalık değişim eğilimini de içerir.

  • İstek sayısı: Mevcut istatistiksel dönemde belirtilen koşulları karşılayan toplam Data Agent isteği sayısı.

  • Kullanıcı sayısı: Mevcut istatistiksel dönemde belirtilen koşulları karşılayan ve Data Agent'ı kullanan benzersiz kullanıcı sayısı.

  • Tüketilen tokenlar: Mevcut istatistiksel dönemde belirtilen koşulları karşılayan Data Agent istekleri tarafından tüketilen, hem giriş hem de çıkış dahil toplam token sayısı.

Temel metriklerin altında yer alan Metric Details bölümü, seçilen dönemdeki temel metriklerin eğilimini gösteren bir çizgi grafik sunar. Farklı özellik modüllerinin kullanım oranlarını karşılaştırmak için Group by feature point seçeneğini etkinleştirebilirsiniz. Activity Index bölümü, yıl boyunca kullanım etkinliğini takvim ısı haritası ile gösterir. Daha koyu renkler, ilgili günde daha yüksek kullanımı ifade eder. Bu sayede yoğun ve sakin dönemleri kolayca belirleyebilirsiniz.

Token tüketimi ayrıntıları

Token tüketimi ayrıntıları tablosu, her bir AI çağrısı için kaynak tüketimini kaydeder. Bu sayede maliyet analizi yapabilir, anormallikleri giderip kullanımı denetleyebilirsiniz. Tablo aşağıdaki alanları içerir:


Alan


Açıklama


Zaman


İsteğin yapıldığı zaman.


Kullanıcı


İsteği başlatan kullanıcının tanımlayıcısı.


request ID


Her bir istek için benzersiz tanımlayıcı. Anormal token tüketimi tespit ederseniz, belirli çağrıyı bulmak ve incelemek için istek kimliğini kullanabilirsiniz.


Özellik noktası


İstek tarafından kullanılan özellik modülü; örneğin kod programlama asistanı veya Agent.


Intent name


İstek için belirlenen belirli amaç türü; örneğin tek satırlı akıllı tamamlama veya veri geliştirme Agent'ı.


Giriş tokenları


İstekte modele gönderilen giriş tokenlarının sayısı.


Çıkış tokenları


Model tarafından döndürülen çıkış tokenlarının sayısı.


Toplam tokenlar


İstek tarafından tüketilen giriş ve çıkış tokenlarının toplamı.

Beceriler

Beceri, Data Agent'ın AI yeteneklerini genişleten özel bir talimat modülüdür. Bir Beceri oluşturarak belirli iş süreçlerini, veri işleme mantığını veya analiz yöntemlerini yeniden kullanılabilir bir bileşen haline getirebilirsiniz. Bu sayede Data Agent, Excel pivot tablo analizi veya SQL kalite incelemeleri gibi önceden tanımlanmış bir iş akışını takip ederek özel görevleri yerine getirebilir.

Beceri oluşturma

Data Agent ayar merkezinde Skill sekmesine tıklayın. Create Skill seçeneğine tıklayın ve aşağıdaki parametreleri yapılandırın:

Parametre

Açıklama

Name

Beceri için benzersiz ad. Konuşmalarda kolay referans vermek amacıyla İngilizce karakterler ve tire kullanmanız önerilir; örneğin excel-analysis.

Description

Becerinin işlevine ilişkin açıklama. Bu açıklama, kullanıcıların becerinin amacını ve uygulanabilir senaryolarını hızlıca anlamasına yardımcı olur.

Skill body

Markdown formatında yazılan Becerin çekirdek içeriği. Uygulanabilir senaryoları, iş akışı adımlarını ve çıktı formatlarını tanımlayabilirsiniz. Data Agent, gövdedeki talimatlara göre görevleri yürütür.

Upload file

.zip formatında bir kaynak dosya paketi yükleyebilirsiniz. Tek bir dosyanın maksimum boyutu 50 MB'tır. Zip paketinin kök dizinine SKILL.md adlı bir dosya yerleştirebilirsiniz; bu dosya varsa Beceri gövde içeriğinin üzerine yazar. Paketteki diğer dosyalar kaynak ekleri olarak değerlendirilir ve SKILL.md içinde göreli yollarla başvurulabilir. SKILL.md dosyası 200 KB'ı, zip paketinin tamamı ise 50 MB'ı aşamaz.

Scope

Beceri için görünürlük kapsamını seçin:

  • Personal: Yalnızca oluşturan kişi tarafından görülebilir ve kullanılabilir. Kişisel analiz iş akışları veya araç kapsülleme için uygundur.

  • Workspace: Belirtilen çalışma alanındaki tüm üyeler tarafından görülebilir ve kullanılabilir. Ekip odaklı iş süreçlerini ve standartları paylaşmak için uygundur.

  • Tenant: Mevcut kiracı altındaki tüm çalışma alanlarının tüm üyeleri tarafından görülebilir ve kullanılabilir.

Konuşmada beceri kullanma

Bir Beceri oluşturulduktan sonra Data Agent ile olan konuşmalarınızda kullanabilirsiniz. Konuşma giriş kutusunun altında bulunan image simgesine tıklayın. Açılan bağlam menüsünde Skill seçeneğini belirleyin ve ardından mevcut konuşmaya uygulamak istediğiniz belirli Beceriyi seçin. Data Agent daha sonra o Beceride tanımlanan iş akışı ve talimatlara göre görevi yürütür.

MCP Sunucuları

MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, Data Agent'ın görevleri gerçekleştirmek için dayandığı arka uç araç hizmetleri koleksiyonudur. Sorgulama, analiz ve kod oluşturma gibi işlemler için araçlar ve meta veri erişim arayüzleri sağlar. MCP Sunucuları, temel veri kaynaklarına doğrudan erişerek veri okuma veya yazma işlemlerini desteklemez. MCP, Agent'a alan adı kuralları, iş terimleri ve tablo şema meta verileri gibi bağlam bilgileri sağlayarak LLM halüsinasyonlarından kaynaklanan veri güvenliği risklerini önler. Ayar merkezinde resmi olarak yerleşik Alibaba Cloud-DataWorks-MCP-Server'ı ve ilgili araçlarını görüntüleyebilirsiniz.

MCP Sunucularına erişim

Data Agent ayar merkezinde MCP Servers seçeneğine tıklayarak MCP Servers sekmesine gidin.

MCP sunucusu kullanma

MCP Sunucusuyla ilgili araçlar Agent'ta kullanılabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Agent modu.

Kurallar

Kural, DataWorks Data Agent'a kalıcı bağlam, standartlar ve tercihler sağlamak için kullanılan temel mekanizmadır. Bu sayede oluşturulan kodların ve yanıtların belirli gereksinimlerinizi tam olarak karşılaması garanti edilir.

Kural türleri ve izinler

DataWorks iki tür Kural sunar: Kişisel ve Kurumsal.


Tür


Tanım ve amaç


İzin kontrolü


Kapsam


Personal Rules


Bireysel bir geliştirici tarafından oluşturulur ve sürdürülür; kişisel kodlama alışkanlıklarını, sık kullanılan kod parçacıklarını ve proje açıklamalarını kapsüller.


Yalnızca oluşturan kişi tarafından görülebilir ve etkili olur. Diğer kullanıcılar bunu görüntüleyemez veya kullanamaz.


Kişisel düzeyde uygulanır. Kullanıcının erişebileceği herhangi bir çalışma alanında çağrılabilir.


Enterprise-class Rules


Bir yönetici tarafından tanımlanır; veri ambarı katmanlama kuralları, kod stili rehberleri ve çekirdek tabloların kullanım talimatları gibi ortak geliştirme standartlarını oluşturur ve uygular.


Çalışma alanı yöneticileri ve daha yüksek düzeyde izinlere sahip kullanıcılar tarafından oluşturulabilir, düzenlenebilir ve yönetilebilir.


Genel olarak veya belirli çalışma alanlarına uygulanabilir.

Not

Enterprise-class Rules özelliği yalnızca Data Agent Team Edition'da kullanılabilir. Data Agent sürümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Data Agent faturalandırması.

Kural oluşturma ve yönetme

Data Agent ayar merkezinde Rules sekmesine geçin. Kural yönetimi sayfasında aşağıdaki işlemleri yapabilirsiniz:

  • Her bir Kural türünü ayrı ayrı yönetmek için Personal Rules ve Enterprise-class Rules sekmeleri arasında geçiş yapın.

  • Adı, etkinleştirme mekanizması ve kapsamı gibi mevcut Kurallar hakkındaki bilgileri görüntüleyin.

  • Mevcut Kuralları görüntüleyin, düzenleyin veya silin.

  • Yeni bir Kural oluşturmak için New Rule seçeneğine tıklayın.

Kurallar otomatik olarak güncellenmez. Agent'ın bir konuşma sırasında oluşturduğu adlar Rule listesine eklenmez. New Rule seçeneğine tıklayarak bunları manuel olarak oluşturmanız ve sürdürmeniz gerekir.

Dinamik bir sözlüğe ihtiyacınız varsa Kurallar ile bir MCP Sunucusunu birleştirin: Sözlüğü veritabanı veya Excel dosyası gibi harici bir veri kaynağında tutun ve Agent'ın en güncel adlandırma standartlarını MCP üzerinden gerçek zamanlı olarak sorgulamasını sağlayın. Bu şekilde Kuralları manuel olarak güncellemeniz gerekmez. Daha fazla bilgi için bu konudaki MCP Servers bölümüne bakın.

Bir Kural oluştururken veya düzenlerken aşağıdaki temel nitelikleri yapılandırın:

Nitelik

Açıklama

Rule Name

Kural için kolayca tanınabilir bir ad ve ayrıntılı bir açıklama ayarlayın.

Rule Content

AI'ya sağlamak istediğiniz belirli bağlam istemi bilgilerinden oluşan Kuralın çekirdeği. Data Agent'ın kod oluştururken uyması gereken standartları ve kuralları belirtebilirsiniz. Hem manuel giriş hem de belge yükleme desteklenir.

  • Manually enter: Kural içeriğini doğrudan yazın veya yapıştırın.

  • Document Upload: Yerel bir dosya yükleyin. Data Agent içeriğini ayrıştırır ve Kural içeriği olarak kullanır. Desteklenen dosya formatları şunlardır: .doc, .docx, .pdf, .txt, .md, .xls, .xlsx, .ppt, .pptx, .rtf, .csv ve .json. Tek bir dosyanın boyutu 100 KB'ı aşamaz.

Entry into force mechanism

Kuralın bir konuşmaya otomatik olarak nasıl dahil edileceğine ilişkin ilkeyi tanımlar. Cursor'un tasarım felsefesiyle uyumludur.

  • Always applied.: Bu Kural her konuşmada otomatik olarak yüklenir.

  • Manual application: Bu Kural varsayılan olarak yüklenmez. Yalnızca bir kullanıcı konuşma sırasında bağlama eklediğinde etkili olur.

Scope of entry into force

Bir Kurumsal Kural için, Kuralın nerede görünür ve kullanılabilir olacağını kontrol etmek üzere bir kapsam ayarlayabilirsiniz.

  • Specify the workspace: Kural yalnızca belirtilen çalışma alanlarının üyeleri için etkili olur. Bu ayarı yapılandırdığınızda, seçilebilir kapsam yönetici izinlerine sahip olduğunuz çalışma alanlarıyla sınırlıdır.

  • All Work Space: Kural kiracı düzeyinde etkili olur.

Aşağıdaki içerik bir Kural örneğidir:

  • Kural adı: Tablo ve düğüm adlandırma kuralları

  • Kural içeriği:

    # 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.
  • Kural adı: Alan adı tutarlılığı kuralları

  • Kural içeriği:

    # 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.

Kurallar özelliğini kullanarak alan adı tutarlılığını sağlamak için aşağıdaki adımları uygulayın:

  1. Data Agent oturum sayfasında Settings > Rules seçeneğine tıklayın.

  2. New Rule seçeneğine tıklayın ve kural adı ile adlandırma kurallarını girin. Örneğin:

    • Tüm alanlar için snake_case kullanın; örneğin user_id ve order_date.

    • Aynı kavram için tek bir birleşik İngilizce ad kullanın. Farklı adları karıştırmayın.

    • Zaman alanlarının sonuna _date veya _time ekini getirin; örneğin create_date.

    • Boolean alanlarının başına is_ önekini getirin; örneğin is_active.

    • Yabancı anahtar alanlarının sonuna _id ekini getirin; örneğin product_id.

  3. Kuralın etkinleştirme mekanizmasını Always applied. olarak ayarlayın. Data Agent, kod oluştururken bu adlandırma kurallarını otomatik olarak takip eder.

  4. Veri Standartları modülünün standart kod özelliğini kullanarak alanları standart kodlarla ilişkilendirebilirsiniz. Bu işlem, adlandırma tutarlılığı kısıtlamalarını daha da güçlendirir.

Konuşmalarda kuralları kullanma

Yapılandırılan Kurallar, Data Agent ile günlük etkileşimleriniz sırasında etkili olur.

  • Always applied. olarak ayarlanan Kurallar için ek bir işlem gerekmez. Data Agent kod veya yanıt oluştururken bu Kuralları varsayılan olarak arka plan bilgisi ve kısıtlamalar olarak kullanır.

  • Manual application olarak ayarlanan Kurallar için, bir konuşma sırasında bunları manuel olarak etkinleştirebilirsiniz:

    1. Giriş kutusunun altındaki image düğmesine tıklayın.

    2. Açılan bağlam menüsünde Rule seçeneğini belirleyin ve ardından mevcut konuşmaya uygulamak istediğiniz belirli Kuralı seçin.

SSS

Beceriler ile kurallar arasındaki fark

Hem Beceriler hem de Kurallar, Data Agent'ın yeteneklerini genişletmek için kullanılan mekanizmalardır ancak farklı rollere ve amaçlara sahiptirler:


Boyut


Beceri


Kural


Rol


Belirli iş süreçlerini ve yürütme adımlarını kapsayan, görev odaklı, yeniden kullanılabilir bir iş akışı.


AI'ya standartlar, tercihler ve arka plan bilgileri sağlayan, kısıtlama odaklı, kalıcı bir bağlam.


Amaç


Excel pivot tablo analizi veya SQL kalite incelemesi gibi belirli görevler için "ne yapılacağını" ve "nasıl yapılacağını" tanımlar.


"Hangi standartların takip edileceğini" tanımlar; örneğin veri ambarı adlandırma kuralları, kod stili rehberleri veya çekirdek tabloların kullanım talimatları.


Etkinleştirme yöntemi


Talebe bağlı çağrı. Bir Beceriyi, bir konuşmada manuel olarak seçerek tetiklersiniz.


Hem otomatik etkinleştirme (her zaman açık) hem de manuel etkinleştirme (talebe bağlı) desteklenir.


Ek desteği


Veri dosyaları, örnekler ve diğer kaynakları içerebilen bir .zip kaynak paketinin yüklenmesini destekler.


Kural içeriği olarak manuel girişi veya .doc, .pdf ya da .md gibi belge dosyalarının yüklenmesini destekler.

Öneriler:

  • Data Agent'ın sabit adımlar kümesiyle belirli bir görevi tamamlaması gerektiğinde (örneğin veri analizi veya rapor oluşturma) bir Beceri kullanın.

  • Data Agent'ın tüm konuşmalarda adlandırma kuralları veya kod stilleri gibi belirli standartları tutarlı bir şekilde takip etmesi gerektiğinde bir Kural kullanın.

  • Beceriler ve Kurallar birlikte kullanılabilir. Örneğin, ekibinizin kodlama standartlarını tanımlamak için bir Kural kullanabilir ve ardından belirli bir kod inceleme sürecini kapsüllemek için bir Beceri kullanabilirsiniz. Bu sayede Data Agent, inceleme görevini gerçekleştirirken ekibin standartlarını otomatik olarak takip eder.

Beceriler ile MCP sunucuları arasındaki fark

Hem Beceriler hem de MCP Sunucuları Data Agent'ın yeteneklerini genişletir ancak farklı düzeylerde çalışırlar:


Boyut


Beceri


MCP Sunucusu


Rol


Talimat katmanı. AI'ya "bir görevin nasıl tamamlanacağını" söylemek için doğal dil kullanarak bir iş akışı ve yürütme mantığı tanımlar.


Araç katmanı. AI'ya çağrılabilir harici araçlar ve veri kaynakları sağlayarak ona "eylem gerçekleştirme yeteneği" kazandırır.


Yetkinlik kapsamı


Birden çok adımı eksiksiz bir iş sürecinde birleştirerek mevcut yetenekleri düzenler.


Harici sistem API'leri ve veri kaynaklarıyla entegre olarak (örneğin veri sorgulama veya eylem yürütme yoluyla) yeni yetenekler genişletir.


Tipik senaryolar


Excel pivot tablo analizi, SQL kalite incelemesi ve kod inceleme iş akışları.


DataWorks meta verilerini sorgulama, harici API'leri çağırma ve meta veri arayüzleri aracılığıyla tablo şema bilgilerini alma.

Öneriler:

  • Belirli bir iş sürecini tamamlamak için mevcut yetenekleri düzenlemeniz gerektiğinde bir Beceri kullanın. Programlama yapmadan hızlıca oluşturabilirsiniz.

  • Data Agent'ın ilgili araç hizmetleriyle entegre olarak harici sistemlere erişmesini sağlamanız gerektiğinde bir MCP Sunucusu kullanın.

  • Beceriler ve MCP Sunucuları birlikte çalışabilir. Bir MCP Sunucusu temel araç yeteneklerini sağlarken, bir Beceri bu araçları bir iş akışında düzenler. Örneğin, bir MCP Sunucusu DataWorks meta verilerini sorgulamak için bir araç sağlayabilir ve bir Beceri, eksiksiz bir veri soy analizi sürecini tanımlamak için bu aracı kullanabilir.

İlgili konular