演讲介绍：

随着 Data Agent 从 PoC 验证进入生产应用，企业关注的问题正在发生变化：过去更关心产品能不能上线、演示效果好不好；现在更关心 Agent 多久能够接手第一项真实任务，能不能可信地完成工作，并在使用过程中持续学习。

传统软件是“造工具”，产品完成部署、用户能够操作，就可以称为上线；Data Agent 更像企业新招聘的一名数字分析师，连接数据、获得权限只是拿到了“工牌”，只有能够理解任务、主动开展工作并交付可信结果，才算真正上岗。如果仍然需要企业先花数月时间准备完整的语义、知识和工作流程，Agent 才能开始工作，那么就没有几个企业可以雇佣这样的 Agent。

本次演讲提出“30分钟上岗”这一新的 Data Agent 评价标准。在基础部署和数据授权已经完成的前提下，Data Agent 应当能够快速适应企业现有的数据环境，围绕第一项真实任务主动探查数据、澄清业务需求、开展可信执行，并在工作中积累经验。

一个能够上岗的 Data Agent，至少应当具备四种可观察的工作能力：摸得清、问得准、干得对、学得会。本次演讲将介绍这一标准的业务背景、能力要求和产品机制，并结合真实业务案例，展示 Data Agent 如何在企业中快速上岗、边干边学。

演讲提纲：

Data Agent 新挑战：从“上线”到“上岗”

a.产品“上线”，不等于 Data Agent 能“上岗”

b.从“造工具”到“招员工”

Data Agent 新要求：30 分钟上岗

a.什么是“30 分钟上岗”

Data Agent 新标准：四个上岗能力

a.摸得清：自适应企业环境，自主探查数据

b.问得准：自主澄清业务需求

c.干得对：自主规划，可信执行

d.学得会：自学习，受控自进化

Data Agent “30 分钟上岗” 案例介绍

听众收益：

1.获得一套区别于模型能力和功能清单的 Data Agent 评价框架，理解企业为什么应该从“产品上手”转向“岗位上岗”。

2.掌握“摸得清、问得准、干得对、学得会”四项可观察的工作标准，并能够将其用于 Data Agent 的选型、测试和验收。
3.获得一套以真实任务为核心的“入职考试”方法，用于判断一个 Data Agent 是否具备进入生产环境的基本能力。

落地挑战和方案重点：

1.企业数据语义不完整，Data Agent 冷启动周期长，如何快速完成语义层的冷启动和持续迭代。
2.业务需求灵活多变，数据语义难以第一时间覆盖完整，Data Agent 如何主动有效澄清需求。
3.如何构建 Data Agent 的持续学习体系，并且保证不失控。