2025年10月16日，火山引擎在AI创新巡展武汉站中正式发布《2025数据智能体实践指南——回归商业本质：数据智能体价值主张与务实路径》，**同步推出国内首个融合国家级智库理论框架与大规模实战验证的数据智能体评测体系。**
该数据智能体评测体系旨在为企业提供标准化评估工具，帮助其量化评估数据智能体能力、对比不同解决方案并制定实施路径。该评测体系的推出，标志着数据智能体从“技术概念验证”迈向“规模化企业应用”的关键转折。
在当前企业数字化转型深入发展的背景下，数据智能体作为以大语言模型为核心，融合工具调用、检索、记忆与执行能力的复合型智能体，正逐步成为企业在数字环境中实现业务感知、推理与决策行动的新型基础设施。
然而，企业在AI投资上面临的核心挑战，已从技术选择转变为缺乏统一的成熟度评估标准，导致难以准确衡量AI系统的真实能力、风险和业务适配度。该评测体系的推出正是为了解决这一市场痛点，为企业提供客观、可靠的评估依据。2025年11月起，该评测体系将开始接受参评。
本文将独家解读火山引擎数据智能体评测体系。
## 一、
## 火山引擎 Data Agent 评测体系的
## 核心维度与原则
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在企业数据应用不断深化的背景下，业界对数据分析智能体的能力评估普遍面临三个核心挑战：
首先，传统评测过于侧重“SQL语法正确性”“查询结果匹配率”等技术指标，却忽视了智能体是否真正将分析结果转化为业务决策支持。例如，即使智能体生成的SQL准确率超过90%，若未能从客户消费数据中识别出复购率下降的关键归因，仍无法为企业创造实际业务价值。
其次，现有评测体系高度依赖预设标准答案（Ground Truth），而真实业务场景中的分析需求往往具有模糊性和动态演进特征，固定答案难以有效评估智能体在复杂业务环境中的适应性。
第三，多数评测框架仅覆盖单一环节能力检验（如Text2SQL查询），但现代数据智能体需具备从问题发现、多维度分析到行动建议的端到端闭环能力，局部指标已无法全面反映其生产环境可用性。
针对上述挑战，火山引擎Data Agent评测体系确立了以业务关联性、可操作与前瞻性为核心的设计原则。
### 1.1 火山引擎Data Agent评测维度设计原则
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**原则1. 业务关联性原则**
该体系评测维度紧密围绕零售、金融、汽车等七大行业的真实分析场景构建，确保评估内容与业务痛点直接对应。
例如，“分析意图完成率”这一指标旨在量化智能体输出与用户原始需求的契合度，它直接针对“分析结果偏离业务初衷”这一普遍痛点，确保在周报生成、归因分析等实际场景中，数据分析的终点是精准解决业务问题，而不仅仅是提供数据。
**原则2. 可操作性原则**
该体系为每个评估指标配套了明确的量化标准与自动化工具，使评测过程可执行、可验证。
以“分析意图完成率”为例，它通过“覆盖业务指令核心要素的数量”进行具体量化。同时，火山引擎提供的自动化评测工具能够自动统计该指标得分，帮助企业高效、客观地完成对数据智能体能力的全面评估。
**原则3. 前瞻性原则**
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该评测框架的设计充分考虑了技术演进和业务扩展的需求。它不仅要求评估智能体处理多源异构数据（如结构化数据、非结构化文本、时序数据）的融合分析能力，还预留了针对不同行业特性定制专属评测维度的接口，确保体系能适应未来业务的发展与变化。
### 1.2 火山引擎Data Agent评测维度总览
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**维度1：**
**分析与洞察，** **智能体** **的核心内容输出层**
分析与洞察能力是数据智能体的核心内容输出层，该维度考核旨在衡量其分析报告生成的准确性、完整性，及提供超越用户预期之深度洞察的能力。
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**维度2：**
**可视化呈现，** **智能体** **的价值展示传递层**
可视化呈现是智能体的价值展示传递层，该维度决定其洞察能否被人类决策者有效接收。优秀的可视化呈现能够显著降低非技术人员的“数据解读成本”。
**维度3：**
**鲁棒性** **，** **智能体** **的稳定运行保障层**
鲁棒性是智能体稳定运行的保障层，该维度可衡量数据智能体在多次、重复执行任务时的稳定性和结果一致性。
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### 1.3 火山引擎Data Agent能力分级标准
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基于上述多维度、多指标的综合评分结果，我们将数据智能体的单项能力划分为“达标级”、“工业可用级”、“专业研究级”三个等级，以体现其从“可用”到“可靠”再到“卓越”的演进路径。
这一分级标准，将为企业在不同发展阶段选择和应用数据智能体，提供清晰、可量化的决策依据。
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## 二、
## 评测工具与方法：
## 测试集与自动化评测
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### 2.1 测试集设计与覆盖
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火山引擎Data Agent评测体系的测试集设计，紧密贴合业务真实需求，围绕“分析周报”、“现象归因”、以及“自由探索”等核心业务场景展开，用于综合评判Data Agent的生成深度分析报告的能力。
值得注意的是，**该测试体系是业内首个全面评估Data Agent生成深度分析报告能力的标准。**
该测试集围绕“分析周报、现象归因、自由探索”等真实业务核心场景，覆盖归因分析、相关分析、漏斗分析、分群分析、趋势分析等方法；
底层数据集来自开源数据重构，覆盖金融、交通、汽车、零售、房产、财务、云服务等多个领域，以规模化题目设计综合评判数据智能体生成深度分析报告的能力。
测试集业务领域分布如下：
分析方法分布如下：
题目设计类别如下：
归因类问题和自由提问类问题分布如下：
题目难度水平分布如下：
通过在维度规模、指标类型以及分析框架规模等方面进行了不同难度的组合与设计，构造了151道评测题目，全面覆盖了维度归因、相关性分析、漏斗分析以及分群分析等多个分析场景，紧密贴合业务实际分析需求。
题目分为“简单”，“中等”以及“困难”三个级别，分布如下：
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### 2.2 通用评测流程
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火山引擎Data Agent评测体系构建了一套以“资源就绪→任务执行→结果量化→质量校验”为核心的通用评测流程。
该流程通过标准化、自动化的闭环设计，确保不同类型和架构的Data Agent能够在统一、公平的环境中完成能力评估，为企业选型与迭代提供可靠依据。
各阶段核心设计与操作细节如下：
**1. 数据加载阶段：评测资源与环境准备**
该阶段完成评测资源与环境的初始化，包括导入多行业评测题集与结构化数据，确保资源隔离。系统会自动校验数据源完整性与格式规范性，并通过标准化接口适配不同技术框架的Data Agent，为后续自动化评测奠定基础。
**2. 评测执行阶段：多维度任务并行执行**
系统通过调度引擎实现多维度任务的并行执行。Data Agent从测试集中按策略抽取题目，批量处理“分析周报生成”“归因分析”等典型任务。
全程记录API调用序列、工具使用、响应时延等行为数据，支持全自动与半自动（人机协同）两种模式，适配不同成熟度的Data Agent评测需求。
**3. 结果打分阶段：各量化指标自动打分**
基于自动化评分引擎，系统对Data Agent输出进行多维度量化打分，涵盖任务完成度、分析意图匹配率、事实一致性、响应效率等指标。
针对复杂场景，引入AI评估（Agent-as-a-Judge）对自由探索类任务进行智能评判，确保结果客观、可复现。
**4. 校验输出阶段：结果复核与报告生成**
系统对自动评分结果进行人工复核，重点审查异常案例，纠正偏差以确保结论准确公正。最终生成可视化评测报告，包含综合得分卡、详细用例分析、性能对比及优化建议，为技术迭代与业务决策提供清晰指引。
火山引擎同时设计了差异化Data Agent 适配流程。针对不同的Data Agent 评测需求，提供 “手动执行” 与 “自动执行” 两种适配流程，只要求被评测的Data Agent 满足特定的输出内容结构与格式要求。
### 2.3 自动化评测方案实施
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为确保评测结果的客观性与可重复性，火山引擎Data Agent评测体系以“Agent-as-a-Judge”为核心思路，构建了标准化的自动化评测流程。该方案将评测过程系统化为三个关键步骤，逐步推进从内容结构化到最终打分的全流程自动化。
首先，在评测内容标准化阶段，系统将不同Data Agent输出的分析过程与报告转换为统一格式，并利用大语言模型提取其中的分析主干（如“数据清洗→指标计算→结论推导”）和关键数据表格。该步骤有效过滤冗余信息，为后续精准评估奠定一致的数据基础。
其次，在评测内容正确性校验阶段，系统采用“LLM + Rule”双路核查机制，对已提取的分析逻辑与数据进行完整性、一致性与正确性验证，确保输入打分环节的内容真实可靠，避免因信息缺失或错误导致评分偏差。
最后，在自动化打分阶段，系统基于Multi-Agent架构实现“Agent-as-a-Judge”机制。评审Agent将依据预设的评测维度（如分析与洞察能力、可视化呈现效果等）及其对应标准，对分析报告进行多维度评判，并自动完成加权汇总，输出最终得分。
通过上述三步闭环，火山引擎不仅实现了高效、可复现的自动化评测，也显著提升了评测过程的公正性与结果的可解释性，为企业评估与优化Data Agent提供了扎实的方法论支持。
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## 三、
## 数据智能体
## 评测过程展示
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为直观呈现评测流程与输出效果，本章节将展示火山引擎Data Agent智能体评测体系的10道评测样题、评测过程视频及评测分析报告截图。
### 3.1 数据智能体评测样题展示
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评测题目内容覆盖归因分析、相关分析、漏斗分析、分群分析等典型业务场景，旨在检验智能体从数据中提取洞察、并依规范模板输出结构化分析报告的实际效能。
在归因分析类题目中，智能体需对业务指标异常波动进行多维度归因，识别关键影响因素并量化其贡献度；相关分析题目则侧重评估其识别变量间关联性、区分因果与相关性的逻辑严谨性；漏斗分析与分群分析题目进一步考察其在用户行为路径转化与客群细分场景中的模式发现与解读能力。
所有样题均要求智能体最终生成符合企业规范的分析报告，体现其将分析过程转化为可落地业务建议的完整能力链。
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### 3.2 数据智能体评测过程展示
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下方视频全景式记录了火山引擎Data Agent的评测流程。测试过程清晰展现了智能体从任务接收、规划拆解到工具调用与报告生成的全链条自动化能力。
### 3.3 数据报告样例展示
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下方图片展示了火山引擎Data Agent在评测过程中输出的数据报告样例。该报告体现了智能体在数据查询、多维度分析和可视化呈现方面的综合表现。
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本评测体系为企业提供了一条数据智能体评估、选型与部署的务实路径，使其能在纷繁的技术选项面前，回归商业本质，真正通过数据智能体驱动决策效率与业务价值的持续提升。