数据治理智能体

“数据治理智能体”是对外统一名称，英文名为 DIG；DAM 界面模块名称为“数据智能治理”。DIG 是对 DAM 传统数据治理能力的 AI 增强：以智能体辅助各阶段治理工作，并将治理后的资产语义和知识组织为可对外提供的上下文。DIG 不替代原有治理模块、审批或数据权限。无相应 License 时，DAM 右下角 AI 对话入口及相关 AI 页面不可见。

DIG 如何参与治理

DAM 保存元数据、标准、质量规则、安全分类与级别以及资产目录等治理对象。DIG 根据用户提出的目标调用这些能力，形成建议并把经确认的结果落入对应模块。使用 DIG 前，仍需准备可以访问的对象、业务规则和相应权限。

可以从 DAM 当前数据源、表或资产详情唤起 AI 对话，处理一个明确任务；也可以在 DIG 创建数据智能空间，长期组织一个业务范围内的资产、文档和治理流程。

选择使用方式

你要完成的工作	使用入口	开始阅读
给一张表补齐业务名称和描述	DAM 的 AI 对话或对象详情治理入口	快速开始
围绕业务域组织持续治理	数据智能空间	创建空间并组织治理
从治理现状分析到持续治理和上下文发布	数据智能空间端到端治理	端到端治理
将治理成果用于 AI 查询	空间的上下文管理和发布阶段	上下文质量与发布
审核标准、分类分级等建议	我的审批单	人工审批与协作
沉淀可重复的治理动作和流程	配置管理 → 治理精灵	精灵、例程与执行诊断
配置模型和可调用工具	配置管理	初始化设置、模型服务、后台管理

两个空间阶段

智能治理（DG by AI）：用 AI 辅助原有数据治理工作。把待治理资产和文档加入空间，使用空间专属智能体或例程开展元数据补齐、标准、质量、安全和资产整理，并审核结果。

上下文对外赋能（DG for AI）：让已治理的结果为 AI 应用提供依据。将资产语义、标准、血缘和知识文件组织为可信上下文，检查质量后通过空间 Agent 或 MCP 提供查询能力；这不等于向外部直接交付底层业务数据。

这两个阶段在工作区中对应“开始、数据治理、上下文管理、发布”四个步骤。治理阶段是否结束取决于实际结果，不以对话结束或执行次数判断。

核心对象

对象	作用	与其他对象的关系
智能体	理解目标并组织执行	使用模型、工具、Skill、精灵和例程
智能体模板	保存不可直接执行的配置快照	已发布模板用于创建空间专属实例；后续调整不自动覆盖实例
Skill	封装可复用的任务说明与执行方法	指导智能体如何完成一类任务；本身不是数据源或审批人
治理精灵	承担一个明确的原子任务	定义输入、执行工具和输出，可独立测试
例程	按确定流程组合精灵	负责节点顺序、参数映射与失败处理
数据智能空间	组织业务范围、文档和阶段智能体	承接治理，再提供治理后的上下文

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）用于通过约定的工具接口连接智能体与外部能力。在 DIG 中要区分两个方向：配置 MCP 服务是让 DIG 调用外部工具；发布空间 MCP 是让外部 AI 应用使用该空间开放的上下文能力。两者的服务地址、授权与可见范围分别配置，不能互相代替。

按职责阅读

数据管家先阅读快速开始和核心治理能力；需要组织完整闭环时阅读端到端治理；审批人阅读人工审批；空间负责人阅读空间操作与上下文发布；管理员阅读初始化、模板管理及后台管理。这些是建议的职责分工，实际角色和权限由组织配置。

精灵设计者应先阅读精灵设计与发布，流程设计者再阅读例程编排与运行。

使用边界

模型输出需要结合企业规范和实际数据核对。高置信度、任务成功状态或对话中的“已完成”均不能替代对 DAM 实际结果的检查。不同部署可用的智能体、模板和工具由管理员配置，示例名称不代表所有环境均已内置。