在 2026 云栖大会 AI 实时数据智能论坛上千问办公联合 AgentBridge 正式发布“数据分析专家”套件——业务人员用自然语言即可安全调用企业多源数据得到一份经过分析与复核、可直接交付的报告。“这周退单为什么增加了”周会上的一句提问往往意味着一连串准备工作找到订单数据核对物流状态翻查客户投诉确认统计口径再把分析结果整理成报告。企业已经积累了大量数据业务人员仍然需要花不少时间才能把这些数据转化为一次判断和一份可用的材料。千问办公与 AgentBridge 联合推出的“数据分析专家”套件正是要缩短从“提问”到“结论”的这段路业务人员用一句自然语言提问套件便在企业授权范围内调用多源数据完成分析与复核并按需要延展出诊断看板、分析报告和处理建议把数据分析融入日常办公而不再是一场跨系统、跨口径的手工整理。千问办公让 Agent 理解企业业务Cloud Native千问办公是一款企业级 AI 办公智能体覆盖桌面执行、云端创作和协同办公。桌面端支持本地文件操作、浏览器与桌面自动化以及后台定时任务云端 AI 工作空间承接内容创作和网页应用生成等工作协作 Agent 则融入移动端与钉钉等办公入口让用户能够在熟悉的工作环境中发起任务、跟进进度。围绕执行、连接、进化和管控千问办公通过连接器与 MCP 协议衔接企业已有系统将工作经验沉淀为可复用的技能和专家套件并结合权限与行为审计管理 Agent 的使用。对于企业而言这些能力的价值还在于让经过验证的工作方法能够被团队成员重复使用——正如那句被反复提及的话“Context is All You Need”。要做到这一点Agent 需要理解企业自己的业务。相同的“退单率”在不同团队中可能分别指申请退单比例或退款成功比例同样一次客户投诉也可能因订单状态、会员权益和历史处理记录不同需要采用不同方案。通用知识之外企业系统中的事实、知识库中的规则以及工作中积累的经验共同构成 Agent 完成任务所需的上下文。千问办公 × AgentBridge协同完成业务分析Cloud Native千问办公围绕企业上下文连接 ERP、CRM、OA 等业务系统以及知识库、SOP 和协作记录结合任务需要组织相关信息。存量数据帮助 Agent 了解业务基础持续沉淀的经验则为后续任务提供参考。千问办公与 AgentBridge 的结合选择数据分析这一高频场景让企业已有的数据资产能够更直接地服务业务人员。在这套方案中千问办公提供岗位任务入口承接用户的问题与最终办公成果。数据分析专家套件负责组织分析步骤理解问题、规划任务调用相应能力并整理交付物。AgentBridge 则提供多源数据接入Connector、统一数据目录Catalog、查询分析Analysis以及结合业务语义与知识检索的数据智能Luma能力帮助套件找到可用数据并在权限边界内完成分析。这一分工覆盖问数取数、日报简报、周度复盘、异常诊断、专题分析和报表分析等高频办公任务。用户可以围绕业务目标连续提问逐步形成结论、看板或报告减少在查询工具与办公软件之间反复整理信息的工作。客户退单场景关联多源事实与企业规则Cloud Native本次展示以客户退单分析与挽留为例呈现了这套方案的工作过程。示例客户 C10001 遇到物流延迟并发生多次投诉。客服负责人需要了解订单出了什么问题、客户此前反映过什么以及按照企业现行政策可以提出哪些处理和挽留建议。这些信息分散在不同系统中。演示使用 RocketMQ 中的退单事件作为分析入口MySQL 提供客户、订单、商品和物流等业务事实Elasticsearch 保存客服沟通记录。AgentBridge 通过 Connector 连接器与 Catalog 数据目录组织这些资源让分析服务能够找到相关库表和字段围绕同一客户与订单继续查找依据。售后政策、赔付规则、会员权益和历史案例则进入知识库为后续建议提供可引用的规则。从一次提问到一份可交付的报告Cloud Native数据与分析服务准备完成后业务人员可以在千问办公里直接提问“客户投诉了几次每次投诉的情况是什么”也可以进一步要求分析退单原因结合赔付规则形成挽留建议。围绕这些问题方案采用语义探索与 SQL 复核相配合的分析方式。Luma 结合已配置的业务语义理解问题遇到关键口径不清楚的情况先澄清再查询。自然语言分析帮助发现投诉、退单和异常时点之间的关联SQL 查询则用于复核关键数字检查时间范围、指标定义和关联条件为结论提供可核查的计算依据。在生成看板和报告之前数据分析专家套件还会通过数据质量分析Analyze Data Quality检查数据是否适合当前任务包括数据是否足够新、查询结果是否存在截断等问题。这些检查帮助用户了解结论依赖的数据范围与限制避免将不完整的信息直接当作完整的业务事实。交付结果也按照业务人员的使用过程展开。即时结论呈现投诉与退单的基本情况说明哪些信息已经核实、哪些仍待确认。诊断看板进一步展示订单、物流和客户贡献等相关信息。处理方案则将结论、证据和建议动作组织在一起涉及赔付或挽留措施时引用企业已经提供的政策与案例供业务人员核对并推进后续处理。从单个客户到团队可复用的能力Cloud Native单个客户的分析还可以继续延伸。客服负责人追问“最近一个月类似退单问题是否普遍存在”分析范围便从单一客户扩展到月度退单与投诉情况。千问办公承接进一步的分析任务将结果整理成图表和可打开的报告文件作为团队讨论、经营复盘和向上汇报的材料。面对“这个数字从哪里来”的追问使用者也能够回到数据来源与分析依据进行核查。这条工作链路依赖前期的数据接入、知识准备和分析服务配置。演示中相关数据与知识库先关联到 Luma 分析服务完成流程验证后再通过 MCP 接入千问办公。已配置的连接与分析资源能够在后续办公任务中复用连接器市场也提供了数据源接入入口。数据质量检查、看板构建和报告生成等步骤由数据分析专家套件组织为可重复使用的任务流程。对于需要反复开展经营复盘、客户分析或异常诊断的团队这意味着数据连接、业务口径和分析方法可以成为共同使用的基础。业务人员围绕当前问题发起任务在已有数据与规则之上继续分析把更多精力放在确认结论、讨论方案和推动业务处理上。如下是本次实践的演示视频在千问办公中开始使用Cloud Native目前AgentBridge“数据分析专家”套件已上线千问办公“专家套件市场”。在千问办公左侧导航进入「扩展」下的「专家套件」搜索“数据分析专家”在套件广场中找到由阿里云 AgentBridge 提供的“数据分析专家”点击安装即可。套件安装后默认启用连接 MySQL 或 Elasticsearch 连接器后就可以在对话框中输入 / 调用以下三项技能的快捷命令直接用自然语言提问。套件会查询业务数据、检索知识库口径每个数字都附可复核的数据证据卡。数据质量分析/数据质量分析 要检查的表或数据范围 用途例“订单表用于本周经营复盘”在做分析、建仪表板或发布结论之前评估已连接的 MySQL 等数据源中一张表或一组数据是否值得信任输出质量评分卡、就绪等级和修复建议。当用户提到数据质量、数据能不能用、字段有没有问题、数据是不是完整、新鲜度、空值重复、口径核对、发布前检查时使用。构建分析报告/构建分析报告 报告目的与受众 时间和业务范围例“本周订单退款复盘给业务负责人”把一个业务问题或一次已完成的分析转成可读、可复核、可继续编辑的办公报告包含执行摘要、发现、含义、建议、图表与数据证据卡。当用户提到写报告、出周报、经营复盘、月报、专题分析、给管理层的材料、会议一页纸、把结果整理成文档时使用。构建经营仪表板/构建经营仪表板 仪表板目标与受众 关注的指标和时间粒度例“订单支付退款大盘给运营负责人看按天”基于已连接的 MySQL 等业务数据源构建有数据来源支撑的经营仪表板用于监控核心指标、跟踪变化并定位变动因素输出图表规格、口径定义与数据证据卡。当用户提到做仪表板、看板、大盘、监控面板、经营驾驶舱、指标监控、想持续盯某几个指标时使用。欢迎有客户服务、经营分析及跨系统数据分析需求的企业带着具体业务问题与数据源与千问办公及 AgentBridge 团队交流。