今天我们来聊聊2026年数据分析的第二个趋势——多智能体平台。你可以点击屏幕下方的合集回顾我们之前的趋势展望。
最近这大半年，我们在跟客户交流时发现一个明显的趋势：随着AI技术的快速发展，大家希望它能解决越来越多、越来越复杂的问题，给我们提出了很多很好的应用场景设想。这个时候，单一的Data Agent就会遇到能力天花板。
从其他领域的AI应用我们也看到，单一智能体正在加速升级为协同工作的多智能体系统，也就是Multi Agent System。我们相信，2026年，这种多智能体协同的工具会成为AI驱动分析的核心架构。
多智能体会带来什么变化呢？比如说“为什么我的销量下降了”，这是一个用户经常关心的问题，基于Multi Agent系统，即使用户不给Agent设定明确的思路，整个系统也可以自己来规划和执行分析。比如，规划Agent牵头生成思路，拆解成子任务，再分给各个专业Agent同步推进，智能体之间还会有协作、调整，自己判断往什么方向继续深挖，最后汇总出完整结论。甚至和其他Agent一起来执行更多行动，比如说用营销Agent来圈选流失人群，发送优惠券。
然后我们来聊聊2026年应用多智能体的几个关键行动。
第一，还是老生常谈，要以业务为出发点和落脚点。比如有些简单场景，单一智能体可以解决的很好，就没有必要非要用复杂的系统解决。毕竟在实际使用中，响应时间、token吞吐量等都会影响用户的体验。
第二，采用模块化设计。这种弹性的架构非常适合灵活变化的场景，后续业务变了，新增一个Agent或者升级某个旧Agent就行，拓展Data Agent的能力也比较方便、成本低。
第三，人机协同机制不能少。尤其是部署初期，需要有效的人工监督。一方面是要向用户说明智能体的能力边界和行动边界，另一方面是建立反馈闭环，业务团队用着不舒服的地方、分析结果不准的情况，都能及时反馈回来，驱动系统不断优化。让业务团队慢慢建立信任，出了问题有兜底。
第四，做好持续监控和迭代。今天AI技术日新月异，Data Agent也不是一部署就万事大吉了，企业的知识、业务的习惯、分析的思路等等，一方面需要沉淀和积累，另一方面也需要定期去维护。我们和一些客户打造的标杆案例，背后其实双方团队都投入了长期持续的运营。
结合过去几年我们对前沿趋势的关注，以及从服务客户的一线获取的一手信息，我们展望了2026年数据分析的十大趋势。
