已验证端到端测试完成
面向 Agent 的企业数据平台
让最好的 Agent，
使用企业最可信的数据
EngineHub 把分散的企业数据加工成高质量、有统一语义、受权限控制且全程可追溯的数据服务，并通过 OData、Skills 及开放接口供不同 Agent 使用。
Agent 可以持续升级和自由替换，企业的数据、语义、权限、血缘与审计无需迁移。
开放接入主流 AgentAI-ETL 提升数据质量统一业务语义与血缘任务级权限与全程审计标准 OData 数据服务支持私有化部署
enginehub.architecture
数据源
数据仓库
关系数据库
文件 / API
实时数据流
ENGINEHUB
AI-ETL
语义层
权限治理
血缘审计
OData
AGENT 层
分析 Agent
决策 Agent
工程 Agent
洞察 Agent
业务结果
数据准备
经营分析
商业决策
业务行动
品类重新定义
企业需要的不是更多报表，
而是更好的决策
传统 BI 要求分析师预先建模、制作报表，再由业务人员从数字中寻找答案。但真实的经营问题往往临时出现、跨越多个数据域，也无法预先设计好全部钻取路径。
在 EngineHub 中，用户直接描述业务问题。Agent 临场获取所需数据、完成加工与分析，解释原因，并提出下一步建议。
传统 BI 把数据做成报表，EngineHub 把数据交给 Agent。
传统路径
EngineHub 路径
提需求
直接提出业务问题
数据团队排期
Agent 立即理解数据
开发 ETL
Agent 生成并执行加工计划
制作报表
Agent 临场分析和可视化
业务人员解读数字
Agent 给出结论、原因和建议
新问题重新排期
在同一对话中继续追问
商业决策旅程
从一个经营问题，
到一个可执行决策
用户问题
华东区域本季度毛利率为什么下降？如果减少低效促销，预计能够改善多少？
01理解经营问题权限验证中…
理解经营问题和分析范围，解析业务意图
华东区域本季度毛利率为什么下降？如果减少低效促销，预计能够改善多少？
进度1 / 8
开放 Agent
不押注某一个 Agent，
始终使用更好的 Agent
Agent 能力正在快速演进。企业不应因为数据接入、权限配置和业务语义，被锁定在某一个 Agent 或某一家软件厂商。
EngineHub 把 Agent 与企业数据解耦：同一套数据服务可以被不同 Agent 使用，企业可以根据能力、成本、安全和场景自由选择。
今天最好的 Agent，明天更好的 Agent，都能使用同一套企业数据。
企业数据底座始终不变
封闭式 Agent 方案
EngineHub
使用平台内置 Agent
接入企业选择的主流 Agent
Agent 升级取决于单一厂商
享受整个 Agent 市场的能力进步
更换 Agent 需要重新对接数据
Agent 可换，数据服务不动
数据访问规则散落在 Agent 内
权限、语义和审计集中治理
能力边界由平台预设
持续接入新的 Agent、Skills 和工具
Agent 兼容状态
标准兼容支持开放协议
需要适配需定制连接
OData 开放数据服务
一套可信数据服务，
供不同 Agent 使用
EngineHub 将经过质量加工、语义整理和授权的企业数据，通过标准 OData 服务提供给 Agent。Agent 可以读取元数据、筛选、聚合、关联和持续追问，无需为每一个 Agent 重新建设一套专属数据接口。
OData 让可信的企业数据成为不同 Agent 都能理解和使用的公共语言。
标准化
不是某一个 Agent 专属的私有数据接口，任何支持 OData 协议的 Agent 均可使用。
自描述
Agent 能够通过元数据理解数据对象、字段、关系和可查询范围，无需人工文档。
任务级授权
Agent 使用短期分析任务令牌访问被授权的数据；长期身份凭据不能直接查询 OData。
只读与受控
数据查询与数据修改分离，降低外部 Agent 直接影响企业源数据的风险。
可替换
更换 Agent 时，企业数据服务、语义和权限不需要重新建设。
// OData 访问序列
外部 AgentEngineHub
申请当前分析任务权限
EngineHub外部 Agent
返回短期任务令牌 + 数据 Skill
外部 AgentOData 服务
携带任务令牌查询
OData 服务企业数据资产
执行只读查询
OData 服务外部 Agent
返回受控结果
AI-ETL
可信数据不是准备好的，
而是 Agent 做出来的
用户只需说明希望解决的问题和目标数据。Agent 读取数据结构与样本，生成可审阅的数据加工计划，执行清洗和关联，检查结果，遇到错误自动修正，并沉淀可复用的数据资产、业务口径和血缘。
数据质量前后对比
原始数据
✗NULL 值：2,847 行
✗格式不一致：16%
✗重复记录：423 条
✗口径缺失：是
✗血缘：无
AI-ETL 后
✓NULL 值：0 行
✓格式：统一
✓重复：已去除
✓口径：已定义
✓血缘：完整
重点能力
自然语言需求直接形成结构化加工计划
执行前展示源理解、假设、步骤和风险
支持增量、全量、幂等和写回策略
根据执行错误和样本自动修正
每次执行留下状态、日志和数据血缘
数据资产可被后续 Agent 复用
数据工程师专注质量规则而非重复脚本
OData 解决“如何把数据开放给不同 Agent”，AI-ETL 解决“Agent 使用的数据为什么值得信任”。从周级排期缩短到对话式交付。
从查数到决策
可信数据，让 Agent 从
回答问题走向参与决策
图表是结论的证据，不是最终产品。EngineHub + Agent 的输出是「为什么」和「怎么办」。
传统报表
指标和图表
自然语言查数
根据问题返回数字
EngineHub + Agent
结论、原因、影响测算、建议和后续行动
连续对话 · 只读演示数据
本季度利润为什么下降？
完成归因分析：主要因素为华东促销效率下降（-2.8%）和原材料成本上涨（-1.4%），两项合计贡献季度利润下滑 4.2%。
排除新品投入后呢？
重新计算：剔除新品投入后，核心业务利润率实际下滑 3.1%，幅度缩小 1.1 个百分点。
给出三个改善方案
方案测算完成：① 优化促销结构（+2.6%）② 供应链集约采购（+1.2%）③ 缩减尾部 SKU（+0.8%）。推荐优先执行方案①，风险最低、回收周期最短。
生成给区域经理的行动清单
已生成行动清单，包含 7 项具体任务、责任人建议和截止时间。决策依据已归档，支持随时复核。
安全治理
Agent 可以更强，
企业仍然保持控制
每一次数据访问都对应真实用户、明确任务和授权范围，过程可以回溯。
谁可以提出什么问题？
提问前进行意图和职责范围判断，确保每个用户只能提出其职责范围内的问题。
Agent 可以访问哪些数据？
短期任务令牌限定数据访问范围，不同用户会话严格隔离，支持任务级细粒度授权。
哪些内容可以出现在答案中？
答案返回前检查敏感内容和越权数据，只返回授权范围内的分析结论。
每次访问和判定能否被审计？
数据访问、工具调用和治理判定均可审计，规则可读、可版本化、可复盘。
核心能力
✓提问前进行意图和职责范围判断
✓答案返回前检查敏感内容和越权数据
✓不同用户会话隔离
✓支持影子模式和灰度启用
✓支持私有化和内网部署
✓规则可读、可版本化、可复盘
AUDIT LOG · 实时记录
zhang.wei查询 华东销售数据✓ 已授权
zhang.weiAI-ETL 执行加工计划✓ 完成
zhang.wei读取促销费用表✓ 在范围内
system答案内容审核✓ 通过
应用场景
企业数据 × Agent，三种高价值场景
面向企业核心经营场景的三种典型使用方式。
01
经营决策跨域数据归因，直达行动建议
跨销售、成本、库存、供应链和市场数据完成经营归因、影响测算和行动建议。Agent 不只返回数字，而是给出“为什么”和“怎么办”。
销售分析毛利归因方案测算
02
Agent 数据工程从混乱原始数据到可复用数据资产
生成高质量、带血缘的数据资产，数据工程师从重复脚本开发转向质量规则和治理。
AI-ETL数据血缘资产复用
03
主动经营洞察让“数找人”替代“人找数”
Agent 持续检查异常和机会，主动发现并推送需要关注的经营信号。
异常检测主动推送持续监控
产品比较
不是更智能的报表，
而是不同的数据使用方式
不是更智能的报表，而是不同的数据使用方式。
| 维度 | 传统 BI | 内置式对话 BI | EngineHub |
|---|---|---|---|
| 主要交付物 | 报表和 Dashboard | 自然语言查数 | 结论、解释、建议与行动 |
| 问题范围 | 预先设计 | 受语义模型和内置 Agent 限制 | Agent 临场拆解长尾问题 |
| Agent 选择 | 无 | 通常为平台内置 | 可接入和更换主流 Agent |
| 数据接口 | BI 专属连接 | 平台私有接口 | OData、Skills 和开放接口 |
| 数据加工 | 依赖人工 ETL | 仍依赖既有数据准备 | Agent 驱动 AI-ETL |
| 数据资产 | 围绕报表建设 | 围绕平台建设 | 独立于 Agent，可持续复用 |
| 决策支持 | 需要人解释 | 返回数字或摘要 | 原因、测算、建议和连续追问 |
| 治理 | 表、列、行权限 | 取决于具体产品 | 身份、任务、数据和答案全链路治理 |
在线体验
不用先看报表，直接提出
一个经营问题
不用先看报表，直接提出一个经营问题。
经营归因与方案测算
提出真实的经营问题，Agent 完成数据发现、加工、归因分析和方案测算，输出可执行的决策建议。
实时分析数据来源可追溯包含决策依据
免登录只读演示数据不含真实客户信息
立即体验此 Demo →demo · 只读
用户：华东区本季度为什么利润下降？
Agent：归因：低效促销 -2.8%，原材料 -1.4%。
方案 A：优化促销结构 → 预计提升 2.6%
方案 B：集约采购 → 预计提升 1.2%
数据来源
sales_2024_q3promotion_costproduct_sku最终转化
拿一个真实业务问题，
验证 Agent 能否直接完成
选择一份脱敏数据和一个过去需要分析师或数据工程师处理的问题。我们将演示 EngineHub 如何连接数据、完成加工、进行分析，并输出可追溯的决策建议。
无需提交敏感原始数据。首次沟通只确认业务问题、数据范围和验证方式。
✓使用您的真实业务问题，不是标准销售演示
✓端到端数据任务验证，不只是功能展示
✓明确说明适配方案和预计接入方式
常见问题
FAQ
采购前的常见疑问。更多技术问题可通过预约企业数据验证获得专项解答。