在数据与AI深度融合的时代，企业如何借助智能技术实现高效决策与业务增长？
近期，火山引擎技术专家受邀参与5月23日在上海举办的“AICon 全球人工智能开发与应用大会”，两位将围绕 Data Agent 分析智能体以及A/B测展开分享。
探讨如何在AI加持下，通过智能分析自动化与科学实验驱动业务创新，助力企业实现数据驱动的精准决策与可持续增长。
/ 分享一
从技术到应用
火山引擎 Data Agent 分析智能体
提效落地实践
分享人：火山引擎Data Agent技术专家 陈硕
从 2022 年 GPT-3.5 横空出世以来，大语言模型和 BI 系统结合以实现自然语言查数，是各家 BI 产品积极探索的方向。
从 2023 年立项以来，经过多种形态的产品探索，最终在抖音集团内部取得取得初步的 PMF，并在外部得到多行业、多场景应用。
本次演讲主要分享Data Agent 分析智能体的产品探索与演进、落地难点与解决方案、典型实践以及对未来产品形态的演进思考。
演讲提纲：
一、分析智能体产品形态演进：大模型数据分析产品形态，从「传统 BI」到「LLM+BI」
二、Data Agent 分析智能体探索历程
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第一阶段：仪表盘 Ai 洞察“Copilot”
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第二阶段：通⽤分析智能体
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第三阶段：专⽤智能体
三、Data Agent 分析智能体的落地实践
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分析智能体的大模型能力矩阵
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分析智能体落地难点：如何降低使用门槛、如何提升产品使用价值
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对应解决方案：引入分析智能体 ，满足企业内部个性化数据查询、分析需求
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落地案例：以抖音集团内部销售场景举例，基于分析智能体，销售人员能通过自然语言对话的方式，随时获取客户对产品使用情况，推动业务发展
四、Data Agent分析智能体技术架构
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分析智能体 核心架构解析
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分析智能体 查询流程与技术要点
五、总结与展望
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持续智能体配置⻔槛
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提升结果可解释性
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提升分析深度
听众收益：
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从传统 BI 到 LLM+BI 的转变，掌握数据分析产品的未来趋势
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学习落地实践经验，通过实际案例了解 ChatBI 如何解决企业数据分析中的痛点
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掌握技术架构，深入了解 ChatBI 的核心架构和查询流程
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了解 ChatBI 智能体在数据分析中的应用，把握技术发展方向
/ 分享二
AI 时代实验平台演进之路，
从 A/B 测试到智能决策闭环
分享人：字节跳动A/B 测试技术负责人 韩云飞
字节跳动A/B测试平台（内部名称Libra，对外产品DataTester）是全球领先的A/B测试与智能优化平台，累计支持超340W次实验，同时运行7W+实验，覆盖抖音、今日头条等数百业务。
平台脱胎于字节跳动2012年引入的A/B测试体系，2016年实现产品化，2021年通过火山引擎开放给企业客户，融合了科学分流、智能分析、多场景特型实验等能力，成为驱动业务增长的核心基础设施。
在AI时代，平台正从“功能策略验证工具”向“企业创新加速引擎”升级，探索推理模型+数据+工程的自动化决策范式。
演讲提纲：
一、传统 A/B 测试的挑战与 AI 的颠覆性机会
- 传统 A/B测试的“天花板”
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人工设计依赖经验，实验效率低（如多变量组合爆炸问题）
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样本偏差与统计显著性陷阱（尤其在小流量场景）
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长反馈周期无法匹配业务实时决策需求
- AI 的颠覆性价值
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从“假设驱动”到“智能驱动”：AI 自动生成实验假设和设计、自主分析结果
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从“串行分工”到“智能协同”：面向PM、DA、RD等实验Role的AI Team协同
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从“结果验证”到“决策生成”：模拟海量用户在线实验效果提前敏捷决策
二、字节跳动 A/B 测试平台的进化路径
- 第一阶段：规模化实验基础设施
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超大规模和复杂场景实验引擎
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科学高效的实验科学分析引擎
- 第二阶段：AI 增强的智能实验
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超参数优化：基于历史数据的贝叶斯优化，自动优化参数组合
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流量智能调优：基于多臂老虎机，在实验运行中动态调整流量
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因果推断增强：通过异质人群挖掘，自动下钻出实验影响维度
- 第三阶段：决策智能体生态
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智能实验设计：通过自然语言交互定义实验假设和设计
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智能实验分析：分析智能体助力日常实验分析与写报告
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海量用户模拟：基于 AI的预实验模拟，规避策略冲突与业务风险
三、未来展望：A/B 测试的终极形态
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个性化实验设计：未来的 A/B 测试将从"一刀切"的分组进化为针对不同用户精准设计的个性化实验，大幅提高实验效率和精度
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因果推断的突破：AI 系统将帮助企业从相关性分析迈向更深层次的因果推断，从"发现现象"升级为"理解原因"，为决策提供更深刻的洞察
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闭环决策系统：A/B 测试将从独立工具演变为完整的决策闭环系统，整合假设生成、实验设计、结果分析和自动执行，实现决策过程的高度自动化，进化为企业创新操作系统
听众收益：
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战略视角：理解 AI 如何将 A/B测试从“辅助工具”升级为“决策核心”，重塑企业竞争力
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技术前瞻：掌握A/B 测试与生成式 AI、因果推断等新技术融合最新技术路径
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实践洞察：借鉴字节跳动亿级用户场景的实战经验，规避规模化实验的典型陷阱
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