数据集成 Agent
把依赖经验、步骤复杂的数据同步任务，拆解为可以被 Agent 理解、执行和校验的七步工作流。
我的角色AI 数据产品实习生 · 核心产品成员
400+业务评测集
80%+端到端准确率
15→2–3任务创建分钟数
52%Q2 用户渗透率
PRODUCT DEMO
DTS Agent 任务创建演示
从自然语言需求输入到技术方案生成，展示 Agent 如何承接数据迁移任务并组织关键配置。
KEY WORKFLOW
- 01意图与源表探查
- 02目标表设计
- 03Schema 修改
- 04SQL 生成
- 05任务配置
- 06结果校验
- 07用户采纳
CASE STUDY
项目拆解
从问题、角色与洞察，到方案、验证和复盘。
01 / Background
复杂的数据集成任务高度依赖人工
传统 DTS 任务创建链路长、配置项多、重复操作多，用户需要理解源端、目标端、Schema、SQL 与调度配置，首次使用尤其容易流失。
02 / Role
方案、交互、功能落地和数据验证
我参与 DTS Agent 的方案设计、交互设计与功能落地，同时独立负责用户数据分析、NPS 调研、运营提效工具和部分产品迭代。
03 / Research
把“用户说不好用”转成可行动的问题
基于 652 份问卷、146 条开放反馈与 70+ 次用户访谈，识别用户分层、首会话流失和 12 类核心问题，并连接到通道覆盖、首次体验和配置效率等具体改进。
04 / Solution
将任务创建拆成七步 Agentic Workflow
流程覆盖源表探查、目标表设计、任务配置生成、结果校验与采纳，并结合知识库、智能建改表等六项能力，减少用户在多页面之间切换和重复配置。
05 / Result
用评测和上线数据共同证明效果
沉淀 400+ 条业务评测集与自动化校验流程，端到端准确率达到 80%+；Q2 推动 20+ 条通道上线，单任务创建时间由 15 分钟缩短至 2—3 分钟，用户渗透率提升至 52%、采纳率达到 64%。