使用场景

某科技公司利用 Analyst Agent 快速部署了专门针对产品分析的 AI 代理，大幅缩短了数据分析周期。

一家电商企业通过 Analyst Agent 的多数据源连接功能，整合了多个渠道的数据，实现了精准的市场分析。

某金融机构使用 Analyst Agent 的 Python 驱动分析功能，无需编写代码即可完成复杂的金融风险评估。

产品特色

快速部署：几分钟内即可部署专门的 AI 数据代理，满足特定业务领域的分析需求。

多步验证：通过自定义工具，AI 代理能够验证自身工作，检查边缘情况和数据质量问题。

Python 驱动的分析：无需编写代码即可执行复杂分析，如回归模型和倾向评分。

实时数据同步：与数据源保持同步，确保报告中的数据始终是最新的。

企业级安全：基于可扩展且安全的架构，支持 SOC2 合规性。

精细访问控制：通过限制 AI 代理仅使用批准的数据集，确保用户访问的数据安全。

业务上下文感知：AI 理解企业业务背景，帮助用户优化问题以获取更有意义的见解。

多数据源连接：支持连接任何数据源，并在内存中合并多个数据源。

使用教程

1. 访问 https://www.fabi.ai/product/analyst-agent 并注册或登录 Fabi.ai 账户。

2. 连接数据源：将企业数据仓库、数据库或电子表格等数据源与 Analyst Agent 连接。

3. 数据集管理：使用 SQL 或 Python 对数据进行整理，创建专门的数据集。

4. 配置 AI 代理：根据业务需求配置 AI 代理的参数，定义其操作范围和权限。

5. 部署代理：将配置好的 AI 代理部署到特定的业务领域，如市场分析或产品分析。

6. 使用与验证：用户通过 Analyst Agent 提出问题，AI 代理自动执行分析并提供结果，用户可以查看底层代码以验证分析的准确性。

7. 持续优化：根据实际使用情况调整数据集和代理配置，以确保分析结果的准确性和可靠性。