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。
知识路径
数据治理
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。
企业落地 Data Agent，第一步不是选模型
从窄业务域、真实任务集、只读 POC 到影子运行和有限生产，建立一条以证据门禁逐步转移责任的企业 Data Agent 落地路线。
OpenAI Data Agent 发布：把企业数据变成答案、看板与行动
OpenAI 在 ChatGPT Work 中推出 Data Agent。本文拆解连接器、企业语义、分析 Skills、交互式看板和批准后行动之间的完整链路。
Data Agent 接入层：连接数据之后，怎样先找对数据
接入层不只是连接器集合。本文拆解数据源注册、资产发现、权限过滤、上下文裁剪与运行时再鉴权，给出可落地的上下文包和验收方法。
Agent 越强，为什么越需要语义层
Schema 只能说明数据长什么样。本文用收入案例拆解指标、实体、维度、业务规则与验证样例，说明语义层怎样把业务含义变成可执行、可测试的契约。
Data Agent 的七层架构：从数据接入到可信交付
以一次转化率诊断为主线，拆解 Data Agent 从接入、语义、规划、执行到验证、治理和交付的七层职责，以及数据面、控制面与评估面如何协同。
Data Agent 的 L0–L5：升级的不是功能，而是责任
用发起、规划、执行、验证和恢复五个维度理解 Data Agent 的 L0–L5：自主性不是工具数量，而是责任与授权的逐步转移。