爆肝一个面向企业级的 Data Agent ！支持 28 类数据源、企业语义、数据类型上下文以及Trace审计，欢迎各位佬友体验！

本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容：

• 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是


• 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是


• 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是


• 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是


• 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是

以下为项目介绍正文内容，AI生成、润色内容已使用截图方式发出

佬友们周末好啊啊啊

最近一年我体验了很多Agent项目，几乎都是面向个人的，也在各论坛中发现，大多数Agent很难在企业中成功落地。我花了好些时间，去琢磨这个中原因，也发现了些“真相”，Agent正在从Prompt System进化到了Engineering System，作为以前在底层软件的贡献多年的古法编程者，很想挑战下是否可以搭建一个能够企业落地的Agent。

所以我与朋友们，最近做了一段时间的整理和调研，爆肝了一个面向Data的Agent，是一个在有语义、有权限、有证据链的数据任务系统里，让「自然语言问数」升级成可控、可信、可验证的DataAgent。

大家可以点击下面的链接来体验！欢迎提issue！如果喜欢的话麻烦点点Star支持我们！

^-^网址：Github传送门[DataFoundry]

这个项目我们的定位很直接，做一个面向企业级的DataAgent。主要有几个核心能力作为支撑：

• ^-^ 支持28 类数据源 — 我们接入了业界使用最多的各类数据源，方便铁子们在自己的一些工作场景或者本地文档中快速使用。


• ^-^ 企业语义与上下文组织 — 我们针对数据类型的任务，做了一套完整的上下文管理机制，专门为数据对象做了多类抽象，这也是我们区别与传统通用Agent的核心竞争力；对于语义层，我们当前在快马加鞭的实现中，欢迎佬们一起加入交流讨论。


• ^-^ 保障审计可追溯 — 默认只读查询、凭据隔离、字段脱敏、行数限制和超时控制；SQL、工具调用和事件流全程留痕、可回放，让每个结论都有据可查。


• ^-^ 复杂数据任务深度优化 — 面向多表、多字段、长程分析和多步骤推理，把复杂问题逐步拆解、验证并收敛到可信结论，最终沉淀为表格、图表和报告等团队资产。

我们总结了与Coding Agent以及之前的SQL Chatbot的一些区别，供佬们参考：

当前的版本是v0.1，还有很多需要补齐的能力，面向企业语义和系统可靠性的关键能力正在快马加鞭上架，非常欢迎佬们一起加入我们的社区，给出建议，一起交流学习，构建可商业落地的DataAgent！一直很相信，这一块有无限可能！

直接上图：

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  主界面：
  
  

  
  


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  中间结果表实时渲染：
  
  

  
  


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  trace实时审计：
  
  

  
  


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  最终报告：
  
  

  
  


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  完整动画：

  
  


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