AI Agent总体架构全景：从数据采集到智能决策

        在AI浪潮全面席卷各行各业的今天，“智能问答”“自然语言分析”“自动化报表”等能力不再只是实验室的demo，而是企业数字化转型的刚需。在这场变革中，AI Agent作为企业内部的“智能大脑”，承担起理解问题、调度知识、生成答案、可视化呈现的全链条职责。

        那么，一个真正可落地的AI Agent系统到底应该长成什么样？它是怎么一步步将数据变成洞见，又是如何实现对业务场景的深度理解？今天这篇文章，我们就结合一张经典的AI Agent系统架构图，逐层拆解、深度解析，一次性讲透整个智能问数平台的全貌。

一、数据源：智能大脑的“知识血液”

一个聪明的Agent，首先要有丰富的“知识来源”，而知识的第一站就是数据源。

1.1 DaaS与数据仓库：结构化数据的高效输入口

• DaaS（Data as a Service） 是一种服务化数据能力，它通过标准化API接口将第三方权威数据源（如金融市场数据、行业统计指标、政府数据库）接入平台，为系统注入权威性与时效性。