【报告】Agent专题三：2025年ChatBI+Agent实战手册（附PDF下载）

主要观点总结

本文是一份关于2025年ChatBI（基于聊天机器人的商业智能）和Agent技术的实战应用手册，涵盖了多家企业在智能化数据分析领域的实践案例与经验分享。文章介绍了不同企业在ChatBI和Agent技术方面的应用实践、背景、挑战、解决方案、产品效果和未来展望。

关键观点总结

关键观点1: 平安人寿、滴滴、喜马拉雅、腾讯、豆包、快手、阿里巴巴和网易伏羲等多家企业的ChatBI和Agent技术实践

这些企业结合各自业务场景，通过ChatBI和Agent技术的应用，实现了智能化、自动化和实时化的数据分析服务，提升了用户体验和数据分析效率。同时也面临着大模型幻觉问题、根因分析难题和用户权限管理挑战等挑战。

关键观点2: ChatBI技术的发展趋势

ChatBI技术作为降低数据使用门槛的新趋势，其价值在于深度分析能力。未来将依赖Agent架构的场景化落地，提供针对性的业务分析建议。

关键观点3: AI Agent的创新应用

AI Agent在语音识别、指令理解、教学问答、人设对话、语音生成等方面具有能力，通过AOP框架实现Agent能力迭代。除了语音AI队友，还探索了语音技术在游戏音频内容生产中的应用。

关键观点4: 报告的资源分享

报告还提供了关于DeepSeek的教程和资源分享，包括清华大学、北京大学、浙江大学等机构的DeepSeek教程，以及51CTO的《DeepSeek入门宝典》等。

文章预览

DataFun： 《2025年ChatBI+Agent实战手册 》 （完整版.pdf ） 以下仅展示部分内容 下载方式见文末 本文是一份关于2025年ChatBI（基于聊天机器人的商业智能）和Agent技术实战应用的手册，涵盖了平安人寿、滴滴、喜马拉雅、腾讯、豆包、快手、阿里巴巴和网易伏羲等多家企业在智能化数据分析领域的实践案例与经验分享。这些案例展示了大模型技术在商业智能领域的创新应用，以及企业在推动数字化转型过程中面临的挑战与解决方案。 平安人寿ChatBI实践 背景与目标 ：平安人寿为应对传统BI产品技术瓶颈，结合GPT技术发展，推进ChatBI产品应用，旨在实现智能化、自动化和实时化的数据分析服务。 解决方案 ：构建了包含数据中台、平台层、Agent层和应用层的四层架构。通过大模型实现自然语言交互，提供智能分析建议、自动化报表生成和实时数据查询功能。 ………………………………