在数据驱动业务的今天，虽然大模型已经能够"生成 SQL 代码"，但企业在实际落地中依然面临新的困境：
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"能写代码"不等于"能交付结果"：通用 Agent 缺乏对企业特定业务口径、复杂表关系的深度理解，生成的代码常伴随"幻觉"或逻辑偏差，仍需人工反复校验修改。
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操作流程严重割裂：即使 AI 生成了代码，用户仍需手动切换到大数据产品控制台、配置权限、粘贴运行、排查报错。多控制台频繁跳转，让"智能化"变成了"半自动化"。
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企业级安全与感知缺失：通用外挂式 Agent 无法深度感知底层引擎的运行状态（如资源瓶颈、数据倾斜），且难以无缝继承企业现有的 RAM 权限体系与多租户隔离机制，存在合规隐患。
真正的 AI 原生，不应止步于"代码生成"，而应实现"端到端的业务结果交付"。
阿里云正式推出 AI 原生大数据服务 ADA。
ADA：以智能体为核心的新一代数据生产力平台
ADA 定位于将智能体（Agent）技术与大数据、AI 引擎深度融合，为企业提供新一代数据生产力平台。帮助企业以自然语言完成大数据任务，加速数据决策。在 ADA 中，MaxCompute、Hologres、Flink、EMR、DataWorks 等各产品引擎的 Agent 能力可以实现多智能体协同。支持对话式数据分析、智能体管理、知识管理、自动化任务等核心功能，致力于让企业以自然语言完成复杂的大数据任务，加速数据决策。
核心架构与三大特性
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多智能体协同编排：由 AdaWork 作为主 Agent（Master Agent）进行意图理解、任务路由与自动协同，无缝调度底层各引擎的专业 Agent，完成跨引擎的复杂数据交付任务。
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企业级知识引擎：内置与 DataWorks 同款的语义图谱能力，将企业的数据资产、业务语义与分析经验沉淀为统一的认知中枢。
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高自由度自定义 Agent：支持低代码与高代码双模式，企业可灵活接入主流 Agent 引擎，构建契合自身业务场景的专属智能体。
ADA 产品架构图
四大核心优势，重塑数据工作流
1. 极简交互：零门槛，提问即分析，对话即交付
内置开箱即用的数据 Agent 解决方案。业务人员无需编写 SQL 或掌握复杂的引擎操作，只需通过自然语言对话，即可直接发起数据分析、开发与治理任务。从需求理解、任务拆解、跨引擎调用到最终结果交付，全流程由 Agent 自主闭环完成。
2. 多智协同：多角色编排，端到端交付业务结果
Ada 主智能体作为"超级大脑"统一理解意图并拆解任务，在统一工作空间内，无缝调度底层各大引擎的 Agent。内置数据分析师、语义建模专家、数据工程专家、智能运维专家等多个专业角色协同编排，覆盖从分析洞察到数据治理的完整业务闭环，彻底告别多控制台频繁切换的割裂感。
3. 可信可溯：统一语义知识中枢，让每一个结论都经得起推敲
将语义模型、指标计算逻辑、表关系与分析经验，沉淀为平台级知识资产（知识图谱、业务语义库、记忆库）。确保不同 Agent、不同团队基于同一套数据口径开展工作，消除口径冲突。所有分析结论均附带引用溯源，有效避免指标歧义，让数据决策可验证、可信赖。
4. 原生感知：引擎内置 Agent，深度洞察系统状态
与通过接口获取数据的传统通用 Agent 不同，ADA 的 Agent 直接内置在数据系统内部。它们可实时感知系统运行状态，自主排查性能与健康问题并给出优化方案，全程无需人工中转。这种原生架构，赋予了智能体难以比拟的深度感知、精准诊断与实时响应能力。
ADA：让每个人都能成为数据专家
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对业务人员：打破技术壁垒，实现"所想即所得"。将数据价值获取周期从"天级"压缩至"分钟级"，随时随地用数据驱动业务增长。
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对数据工程师/分析师：从繁琐的重复劳动中解放出来，将精力聚焦于高价值的语义建模、复杂工作流编排与深度业务洞察。
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对企业管理者：构建企业专属的"数据认知资产"。通过统一的知识中枢和严格的权限/审计机制（继承 RAM 权限、操作全程可追溯），在保障企业级数据安全合规的前提下，最大化释放数据资产价值。