文枢「问数智能体」产品白皮书

文枢「问数智能体」= AI问数智能 × 统一网关分发 × ECharts最佳图表渲染

全部核心自研 | 只有图表渲染引擎用ECharts（行业标准，不重复造）

🧭 产品决策地图

面对"需要一个数据查询能力"的需求，三条可选路线分析：

我们需要一个数据查询能力

▼

🏗️

纯自研报表系统

⏱ 6-12个月

❌ 开发周期长
❌ 维护成本高
❌ 图表质量难追平

🔧

用现成BI工具

⏱ 1周集成

❌ 无AI问数能力
❌ 无法深度定制
❌ 浪费文枢Agent优势

🤖

问数智能体

⏱ 2-3周MVP

✅ AI原生
✅ Agent编排
✅ 3周上线
✅ 效果好维护轻

🏗️ 系统架构（四层）

L1 🧠 问数大脑 全自研 ✅
🎯
意图解析
理解用户问的是什么
✅ 认知引擎
🗺️
数据域路由
U9/YS/健荷/文枢系统
✅ 待新建
📖
术语映射
口语→精确口径
✅ 待新建
🔒
权限校验
行/列级脱敏控制
✅ 认知引擎
💬
对话记忆
多轮上下文
✅ 认知引擎
已有基础：文枢认知引擎 + 知识图谱 + MCP协议
L2 🔍 数据查询 全自研 ✅
💡
NL2SQL
LLM自动生成SQL
✅ 认知引擎
🛡️
SQL安全护栏
只读/行数/权限校验
✅ 待新建
⚡
SQL执行
PG查询秒级返回
✅ 已有PG
🔗
跨域融合
U9+健荷多源合并
✅ 待新建
已有基础：PostgreSQL 16 + 通义千问/DeepSeek已接入
L3 📊 图表渲染 不自研引擎 ⚪
🚦
统一网关
MCP协议分发
→
📊
ECharts
30+图表·动画·地图·3D
→
📷
导出引擎
PNG/HTML·Playwright
⚠️ ECharts为开源行业标准，JimuReport/DataEase/帆软全在用。不自研渲染引擎。
L4 🌟 文枢独有增值 竞品全无 🏆
🔗
因果链归因
发现异常自动归因
✅ 已有
📅
禅定报告
每天自动巡检产出
✅ 已有
👁️
eBPF感知
系统状态联动图表
✅ 已有
🧠
自进化引擎
自动优化Promot/语义模型
✅ 已有
🏆 JimuReport / 阿里云Quick BI / 帆软 均无此四层能力

📋 自研 vs 复用清单

✅ 全自研（文枢核心）

🧠 语义建模引擎 — 数据域/表注册/术语映射/权限

💡 NL2SQL 引擎 — 意图解析→SQL生成→安全验证

🤖 问数Agent — MCP Tool封装/多轮对话/Agent编排

🚦 统一网关 — MCP协议/数据源路由/图表分发

📱 企微/Web/钉钉集成 — 自然语言入口/卡片/语音

全部为文枢自己的资产，不受第三方限制

⚪ 用现成（不重复造）

📊 ECharts 5+ — 开源30+图表，JimuReport/帆软全在用

🗄️ PostgreSQL 16 — 文枢已有

🤖 通义千问/DeepSeek — 文枢已接入

📷 Playwright截图导出 — 文枢已有

🌐 Hono + React — 文枢标准栈（铁律#13）

🎯 效果对标承诺

用户感受	对标工具	文枢问数智能体如何实现	自信度
📊 图表好看，动效流畅	JimuReport / 帆软	ECharts渲染——所有BI都用的同一个引擎	★★★★★
💬 问句话就出数据	阿里云Quick BI小Q	文枢认知引擎+语义建模，比小Q多Agent编排	★★★★★
🖥️ 一张大屏展示所有	JimuReport大屏	ECharts 30+图表直接拼dashboard	★★★★☆
🔔 自动发现异常	无竞品对标	文枢独有：因果链+eBPF+WOEP	★★★★★
📰 每天来一份报告	JimuReport定时	文枢禅定+因果链，自动出+归因分析	★★★★★
🔗 能查ERP数据	市场空白	文枢U9/YS/U8/健荷原生对接	★★★★★
📱 手机上看图表	帆软移动端	企微原生，直接嵌入对话	★★★★☆

🗺️ 实施路线图（3周出MVP）

⚡ P0 问数MVP

📅 第1-2周

语义建模引擎（数据域/表注册/术语）

NL2SQL 引擎（意图→SQL→安全验证）

ECharts 出图

可问U9销售数据

→

🎨 P1 体验打磨

📅 第3周

多轮对话

图表自动推荐

洞察生成

企微集成

→

🌟 P2 感知增值

📅 第4周

因果链联动

禅定报告增强

eBPF感知仪表盘

→

🔗 P3 客户扩展

📅 持续

U9/YS语义建模

健荷/SRM语义建模

🎯 P0 目标：针对圣泰阀门U9销售域的「上月销售额TOP10/趋势/对比」三类查询 → 企微说话直接出ECharts精美图表

🔄 用户一次问数的完整旅程

从用户说一句话到拿到精美图表的8步自动化流程：

💬

用户说："圣泰阀门上月销售额TOP10"

通过企微直接发送，无需打开任何系统

🧠

文枢理解意图

判断数据域→U9销售域 | 解析术语→"上月"=2026-05，"销售额"=total_amount，"TOP10"=LIMIT 10 DESC | 校验权限→用户有权

💡

Agent自动生成SQL

LLM根据语义模型自动编写标准SQL，智能处理时间范围、分组、排序

⚡

执行 + 自动选图表

执行SQL取得结果 → 自动判断：排行数据→水平柱状图

🎨

统一网关调ECharts渲染

出图（精美动画柱形图，带标尺、数据标签、动画效果）

📱

返回企微卡片

图表（PNG嵌入）+ 数据表格 + 一句话洞察："圣泰阀门上月销售TOP10中，XX公司占28%……"

💬

用户追问："换成按地区分组看看"

Agent记住上下文，增量修改维度

🔄

增量返回新版图表

按地区分组渲染新版，无需重新描述

🔗 与文枢七引擎的协作

问数智能体不是孤立系统，是七引擎能力的汇聚点：

📋

流程引擎

问数多步编排（理解→查数→渲染→返回）

🧬

认知引擎

意图解析、术语映射、数据域路由

📊

观测引擎(WOEP)

全链路追踪、耗时/质量监控

👁️

感知引擎(eBPF)

系统状态自动附属到报表上下文

🧠

进化引擎

问数质量自动评估→优化Prompt/语义模型

🛡️

安全引擎

权限校验、敏感脱敏、SQL安全护栏

⚡

执行引擎(A2A)

Agent编排、任务分发、结果聚合

本白皮书由经略院出品 · 完整研究支撑：wenhub-engine/05-rules/research/ (3份报告)

覆盖研究对象：JimuReport / DataEase / Metabase / Superset / ITOps-Watch / Sat-Hunter / Forge Admin / 帆软 FineBI / 阿里云 Quick BI

东家审阅后通知启动开发 🔮