在数据驱动业务的今天，虽然大模型已经能够“生成 SQL 代码”，但企业在实际落地中依然面临新的困境：

• • “能写代码”不等于“能交付结果”：通用 Agent 缺乏对企业特定业务口径、复杂表关系的深度理解，生成的代码常伴随“幻觉”或逻辑偏差，仍需人工反复校验修改。
• • 操作流程严重割裂：即使 AI 生成了代码，用户仍需手动切换到大数据产品控制台、配置权限、粘贴运行、排查报错。多控制台频繁跳转，让“智能化”变成了“半自动化”。
• • 企业级安全与感知缺失：通用外挂式 Agent 无法深度感知底层引擎的运行状态（如资源瓶颈、数据倾斜），且难以无缝继承企业现有的 RAM 权限体系与多租户隔离机制，存在合规隐患。

真正的 AI 原生，不应止步于“代码生成”，而应实现“端到端的业务结果交付”。

阿里云正式推出 AI 原生大数据服务 ADA。