随着AI的发展，数据人的工作边界，正在发生变化。过去我们更熟悉的是这些词：ETL、数仓分层、指标体系、实时链路、BI 报表。这些能力当然依然重要。而且直到今天，它们还是企业数据建设的基本盘。但现在，很多企业对数据团队的期待，已经不只是：把数据算出来。而是开始进一步要求你去支撑：智能问答/企业搜索/RAG 检索增强/Agent 工具调用这意味着，数据人做的事情，正在从“建数仓”，慢慢走向“建 AI 数据底座”。未来已来，该考虑不是数仓还要不要做？而是从做数仓到做 AI 数据底座，数据人到底该补什么能力？一、不是数仓没用了，而是只会数仓已经不够了先说结论：数仓能力不会过时。因为 AI 数据底座的很...

我是犯天条了吗？大佬们

1. 自我介绍2. 项目拷打3. 什么是 AI Agent？AI Agent 是一种以目标驱动的智能系统，不只是根据输入生成文本，而是能够围绕任务目标进行理解、规划、调用工具、获取外部信息、根据反馈调整行为并完成任务。它的核心组成一般包括大模型、记忆、规划、工具系统和执行控制。和普通聊天模型相比，普通模型更偏向一问一答，Agent 更强调任务闭环。比如查询订单、生成报表、分析异常、调用接口、触发流程，这些都更接近 Agent 的典型工作方式。4. Agent 和普通 RAG 的区别是什么？RAG 的核心是检索增强生成，重点解决模型知识不足、知识过时和领域知识缺失的问题。流程一般是先检索，再把检...