此前，我们介绍过分析智能体（详细参考：上篇文案链接），它可是超靠谱的 “专属数据伙伴”，擅长基于明确指令进行数据分析和可视化展现。

但实际中，用户提问常不明确，问句发散又灵活，没法提前穷举。就像有人问 “上半年经营情况怎么样”，没说清看营收还是利润、要分区域还是分产品线，而这样的问题太常见了。

再者，像销量下降、客户流失这样的难题，用户可不是只想拿到冰冷数据，他们要的是问题根源、解决策略。

这时，就需要我们另外一个数字伙伴——专家智能体。它就像一个顶级谋士，主公一个眼神或是简单话语，就能深谙其意，出谋划策。

它自带“专家级思维链”，能精准破译模糊意图、自动规划主动执行。擅长开放式问题的查询探索、归因预测、总结建议及生成报告等复杂任务，为您提供高精度、可干预的数据洞察与决策支持。

真正的顶级谋士，从不用主公反复解释心意；优秀的专家智能体，也从不用你纠结 “该怎么提问”。

当你问出 “帮我分析今年经营情况，再跟去年比一比”，它会沉下心“琢磨透”，捋清需求、拆解任务、规划步骤，之后就推进执行，选数据模型、写代码、出结果、验结论，一步扣一步，逻辑严丝合缝。执行中，它会根据结果的变化而主动更新计划，你觉得思路不全也能随时改。

涉及“经营情况”时，它立刻站在企业管理者视角，自动锁定合同金额、营业收入、合同回款等核心指标。

涉及数据查询时，它拥有和分析智能体一样的能力，又快又准。

呈现结果时，它根据数据特点，自主选择合适的可视化形式，同时附上专业的文字总结和分析，方便决策。

要是碰到更加开放的问题，专家智能体也不浅尝辄止， 而是把大模型推理、企业专家经验、实时网上信息融合一起，拿出靠谱的分析思路和步骤。

比如HR 问 “近几年为员工做了啥”，它从薪酬福利、员工培训、工作满意度、性别多元化等方面深扒，还对比不同部门、不同时间的情况，最后不光给结论，还附能落地的建议，出完整报告。

第二谋：归因穿透表象，生成闭环洞察报告

战场之上，谋士能从粮草动向看穿兵力虚实；业务之中，专家智能体则能从数据波动里找到问题根因，更能将分析过程、结论与行动建议凝练成完整洞察报告，让决策有迹可循、落地有章可依。

比如，用户提问“去年底合肥思明支行的不良率偏高的原因有哪些？”，专家智能体会像谋士般推演战局，制定三步计划：一查询数据、二分析根因、三总结建议。执行中，它会根据实时数据修正思路。

最后的报告也绝非简单的信息堆砌，而是像“战报” 般，既有数据支撑的理性分析，又有指向行动的解决方案，真正实现 “从发现问题到解决问题” 的闭环。

比起只能做单指标维度关联分析的ChatBI，专家智能体更擅长深度归因：

它会借力有能力。结合Smartbi专业数据挖掘平台的归因模型、大模型能力和企业知识，不管什么行业、什么需求，都能进行灵活多步推理分析。

它干活有章法。先让大模型定好分析步骤，再按预设的因果图谱精准找对维度和指标、取到数据，接着用 Python 调合适的归因模型，深挖指标因果关系和高影响维度、找出规律。

它不藏着掖着。采用“白盒” 模式，自主选算法、调参数，每一个步骤和结构都清晰可见，决策更有底气。

第三谋：预判未来趋势，提前布局抢占先机

顶级谋士的价值，不只在于解决当下危机，更在于提前布局未来；专家智能体的能力，也不只在于归因分析与报告生成，更能精准预测趋势，抢占先机。

比如提问 “预测未来三个月的营业收入”，专家智能体会结合历史数据与市场变量，用Python调用预测算法生成带预测曲线的洞察报告，里面不仅有历史对比、预测数据，还附业务建议，甚至会给推荐问句帮你进一步探索。

从 “查好数” 到 “决好策”，一大助力是Smartbi的“锦囊妙计”——数百种现成能用的机器学习算法，轻松实现诊断、预测、指示类深度分析。预测分析就有移动平均、线性回归等多种算法。分析智能体既可以挑选最适配的，也可以用指定的算法。

智能体选择也需 “量体裁衣”，不同需求对应更合适的帮手：

要是需要在明确指令下高效用数，那分析智能体这个 “专属数据分析师” 就能轻松胜任；

要是碰到模糊需求要深度拆解、业务问题要找根源做预测，或是生成洞察报告，那专家智能体这位 “顶级谋士” 才是最优解；

而即便分析智能体、专家智能体没完全满足你的需求也没关系。我们还有能精准贴合你业务逻辑与使用习惯的自定义智能体，值得期待！