011｜数据分析 Agent 完整项目设计
结合你 7 年数据仓库经验，把数据分析 Agent 设计成一个完整项目，是面试里最自然的切入点。
核心结论：数据分析 Agent（艾·杰恩特）可以设计成多 Agent 协作系统：调度器理解意图 → 数据查询 Agent 查数 → 归因分析 Agent 找原因 → 风控检查 Agent 把关 → 输出 Agent 生成报告。这个设计能充分展示你的数据背景和 Agent 能力。
一、项目背景
你作为数据仓库工程师，最熟悉的场景是：业务问'这个指标为什么下降'。
传统流程：业务提需求 → 你写 SQL → 跑数 → 做分析 → 写报告。
Agent 流程：业务直接问 Agent，Agent 自动完成查数、归因、报告。
二、多 Agent 架构
用户问题 → 调度器（意图识别 + 路由）
→ 数据查询 Agent → 执行 SQL → 返回数据
→ 归因分析 Agent → 提出假设 → 验证
→ 风控检查 Agent → 检查数据口径 + 异常
→ 输出 Agent → 生成报告/图表
三、关键技术点
| 模块 | 技术 |
|---|---|
| 数据查询 | schema 检索 + RAG + LLM 生成 SQL |
| 归因分析 | 维度下钻、对比分析、假设验证 |
| 风控检查 | 数据一致性校验、阈值告警 |
| 输出 | Markdown 报告 + 图表 |
四、面试表达
我设计了一个数据分析 Agent 系统，把数据查询、归因分析、风控检查、报告输出拆成多个 Agent。每个 Agent 职责单一，可以独立测试和优化。查询 Agent 用 RAG 检索 schema 和指标定义，再用 LLM 生成 SQL；归因 Agent 做维度下钻和对比；风控 Agent 检查数据口径和异常；最后输出 Agent 生成报告。
五、一句话总结
数据分析 Agent 是数据仓库工程师转型最顺手的项目：你懂数据，现在用 Agent 把数据变成答案。
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