让表格会思考，多智能体重构大数据自助分析｜AICon 北京

12 月 19-20 日， AICon全球人工智能开发与应用大会收官之站将在北京举办，本次大会 将以 “探索 AI 应用边界” 为主题，聚焦企业级 Agent 落地、上下文工程、AI 产品创新等多个热门方向，围绕企业如何通过大模型提升研发与业务运营效率的实际应用案例，邀请来自阿里、字节、华为、京东、快手、美团等头部企业、大厂以及明星创业公司的专家，带来一线的大模型实践经验和前沿洞察。一起探索 AI 应用的更多可能，发掘 AI 驱动业务增长的新路径！

腾讯大数据平台部 算法工程负责人翁旭东已确认出席并将在「Data+AI / Agent 落地实践」专题发表题为《让表格会思考，多智能体重构大数据自助分析》的主题分享。AI 如何跟数据分析结合，同时保持高效与专业性，一直是 BI 和数据分析领域产品技术关注的焦点。基于用户分析和过往的数据产品经验，我们建设了一款新的大数据表格结合 AI 的数据分析产品 Tomoro，旨在通过用户熟悉的表格操作与无边界的数据引入，结合 AI 驱动的大数据分析工作台，实现零门槛的大数据自助分析。

Lumos 作为 Tomoro 中的数据智能体，采用多智能体架构，旨在解决复杂场景下的专业问题，并通过一系列技术优化提升用户体验，分享会讨论到我们在其中的技术选型、上下文工程、数据分析工具结合、业务实践层面的探索和思考。

翁旭东，10 年以上专注大数据数据工程研发，深耕 BI 与数据仓库领域。目前 PCG 数据分析平台的算法工程负责人，主导灯塔 ABI 项目建设，协同团队探索前沿技术应用方向，尝试将大模型与数据分析工具结合，逐步提升用户分析任务支持率。他在本次会议的详细演讲内容如下：

1. Tomoro 背景介绍：融合用户熟悉的表格操作与 AI 智能，通过亿级数据秒级响应、AI 全流程引导、深度分析一步完成等关键特性，实现零门槛、高效率的大数据自助分析

2. 技术方案：“环境+智能体+情景”三位一体的实用性架构，让 AI 从真实分析场景出发，承担更多工作，人则专注于业务价值的探索

• 架构选型：为应对复杂度迥异的分析任务，我们采用“主-从”多智能体架构，由主智能体拆解任务，各专家智能体分工执行

• 协作机制：建立共享工作记忆，让各智能体同步中间结果，避免重复计算，保证协作的一致性与高效性

• 性能优化：构建分级计算框架，通过浏览器计算、内存数据库、高性能引擎分层加速，确保大数据量下的极致响应

• 路径选择：采取“工具优先，代码兜底”的混合策略，优先调用可靠工具保证体验，再以 AI 代码生成能力应对个性化需求

• 能力扩展：将复杂的业务算法（如归因分析）封装为独立服务，智能体通过标准工具调用即可无缝集成，快速扩展专业能力

• 交互优化：通过主动推荐问题与澄清式对话，引导用户明确分析意图，提升人机交互的有效性

• 质量测评：结合内部使用、任务级准确率评估和自动化验证，构建多维度测评体系，持续保障和提升输出质量

• 工程保障：打造模型、公共、应用三层服务架构，为智能体提供鉴权、限流等全方位工程“盔甲”，确保服务稳定可靠。

3. 总结与展望

听众收益：

• 带走一份“从传统 BI 到 AI 表格＋数据智能体”的落地清单——如何做场景优先级划分、Agent 职责与编排、一致性治理、AI Coding 与工具调用取舍、上下文工程与评测指标（SLO）设计，少走弯路。

• 掌握“表格即工作台＋无边界数据接入”的搭建方法，以及查询/计算加速、MCP 共建专家 Agent 的实践范式，把复杂分析从“会用”推向“用得快、用得准”。

除此之外，本次大会还策划了LLM 时代的软件研发新范式、Context Engineering、Data+AI / Agent 落地实践、大模型系统工程、企业级 Agent 的设计与落地、大模型时代下的搜广推系统实践、多模态从技术突破到创新应用落地等 10 多个专题论坛，届时将有来自不同行业、不同领域、不同企业的 50+资深专家在 AICon 北京站现场带来前沿技术洞察和一线实践经验。

年度收官之战，目前日程 100%上线，详情可扫码或联系票务经理 13269078023 咨询。