腾讯云 DataBuddy：Data Agent 的 RSI 初现
从发布会整理 DataBuddy 的四类任务、三块基石与两条接入路径，并解释工程治理的上下文更新和业务反馈为什么只是为自进化创造条件，而不是已经实现。
知识路径
产品
面向建设者与采购者的 Data Agent 产品图谱、能力拆解与选型参考。
DataAgentX 产品栏目关注工具真正能够完成什么、位于技术栈的哪一层、服务哪些用户，以及团队在选型与上线前应该验证哪些证据。
火山引擎 Data Agent：问数与深度研究为什么要分流
比较智能问数与深度研究的任务边界、共享语义和交付方式，解释多 Agent 的价值来自责任分工。
DataBuddy 架构拆解：Agent 为什么需要一套数据底座
沿官方架构图拆解 DataBuddy 的数据主链、Catalog、统一语义、Agent Harness 与治理能力，并给出验证数据智能体平台的 POC 方法。
Data Agent 如何真正读懂“客单价”
从业务术语、实体人群、分子分母、时间粒度到指标契约，解释语义分析为什么必须发生在 SQL 生成之前。
Microsoft Fabric Data Agent 为什么坚持只读
从 Entra 身份、SQL/DAX/KQL 路由、Fabric 数据源与 Purview 治理理解只读分析组件的价值和限制。
AWS 的三条 Data Agent 路线，解决的是不同问题
比较 Amazon Quick、SageMaker Data Agent 与 Amazon Bedrock 三条路线的用户、交付物和治理责任。
Google Cloud Data Agent：三类上下文如何共同收敛
从数据上下文、业务上下文和会话上下文理解 Google Cloud Conversational Analytics 的查询、状态和治理边界。
Anthropic Skills：把分析经验从提示词变成可维护工作流
解释 Agent Skills 如何用指令、脚本和资源封装分析方法，以及企业落地时需要补上的数据语义、安全和制品验收。