Datus 是面向 modern data stack 的开源数据工程 Agent——一个 Agent 打通数仓、数据目录、语义层与 BI，底层是一套由你的团队掌控、可演进的上下文引擎。Apache 2.0 · 可私有部署，也有免费在线体验。
Copilot 和 NL2SQL 一次只解决一个提问。数据工程 Agent 接管的是整条生命周期——规划、编写、执行、校验、部署、监控。
团队用什么方式找到 Agent
Agent 如何思考
Agent 站在什么之上
第一天就会用上的四类工作流——同一个数据工程 Agent、同一份上下文，做不同的事。
同一个数据工程 Agent、同一份上下文——Studio、CLI、Chatbot、MCP 四种入口，让每位数据工程师都能在自己熟悉的地方开始。
把 Datus 数据工程 Agent 指向你已经在跑的系统即可。每种数仓的治理与方言处理都是开箱自带的。
数据工程 Agent、Datus 上下文引擎、四种入口、定价，以及 Datus 与同类方案的对比。
数据工程 Agent 是端到端接管数据工作的 AI 系统——不只是回答问题，而是做规划、写 SQL、跑管道、校验结果、部署模型，并监控自己上线的东西。和 text-to-SQL Copilot 不同，数据工程 Agent 锚定在你的数仓、数据目录与语义层上，并且会在每一次运行之间保留这份上下文。
Datus 是开源的数据工程 Agent。聊天机器人止步于把一句提问翻译成 SQL；Datus Agent 则在共享的上下文引擎之上编排 Catalog、SQL、Pipeline 与 BI 子代理，端到端地规划、执行、校验、部署并监控真实的数据工作。
没有可靠的上下文，任何数据工程 Agent 都会把 join 和指标编造出来。Datus 会采集历史 SQL、表结构、指标与语义定义，存入树 + 向量的双层记忆，并从真实使用中持续打磨这份上下文——每跑一次，下一次的答案就更准一分。
Studio 是浏览器里免费的托管体验环境。数据工程师通常从 CLI 开始，因为它更贴近终端工作流。Chatbot 把数据工程 Agent 嵌进 Slack 或飞书，MCP Server 则把 Datus 上下文接进 Claude、Cursor 或 Windsurf。四种入口共享同一个 Agent 与同一套上下文引擎。
是的。开源的 Datus 数据工程 Agent 采用 Apache 2.0 许可，可免费私有部署——模型和数仓由你自备。Datus Studio 在浏览器里托管同一个 Agent，作为免费体验环境。企业版额外提供 SSO、RBAC、SQL Policy 以及私有 / VPC 部署。
数仓原生的 Copilot 绑死在单一平台上；开源 NL2SQL 项目通常止步于查询翻译。Datus 是与数仓无关的数据工程 Agent，覆盖 SQL、数据质量、部署、监控在内的完整生命周期，靠的是一套共享的上下文引擎，而不只是一层查询接口。
今天所有在 SQL 编辑器、dbt 项目、数据目录和 BI 之间来回折腾的事情。Agentic 数据工程工作流可以起草并评审模型、执行并校验查询、发现 Schema 漂移、修复坏掉的管道，还能基于语义层回答业务方的问题——全部在同一个会话里完成，由数据工程 Agent 在各步骤之间保留上下文。
