LongData.ai
开发中Agentic AI 数据工程底座
业务方用业务语言定义目标与口径，智能体在人类专家预先定义的框架与实现范式之内完成整套交付，每一次运行都经过确定性验证。
一次真实运行：智能体起草的作业和数据核验契约。
要解决的问题
企业持续增加数据投入，交付能力仍受资源与流程限制
数据工程的成本贯穿业务分析、开发与运行：从定义业务问题、调研需求、确认口径与验收标准，到接入数据、开发验证、上线和持续运维。市场调研显示，团队规模与 AI 投入都在增长，但维护、人力和基础治理仍占用大量资源。
投入增加，资源仍然紧张
Deloitte 的 2025 年 CDO 调研显示，54% 的受访者在过去一年扩充了数据团队，63% 预计下一年继续扩充；48% 仍将预算和资源限制列为 AI 应用的主要挑战。
维护占用一半工程时间
Fivetran 对 500 名大型企业数据与技术负责人的调研显示，工程团队平均将 53% 的时间用于维护数据管道。
Fivetran《Enterprise Data Infrastructure Benchmark 2026》｜500 名大型企业负责人 ↗
AI 主要加快了编码
dbt Labs 对 363 名从业者与管理者的调研显示，72% 优先考虑 AI 辅助编码，仅 24% 优先考虑包含测试、可观测性和质量控制的管道管理。
质量和治理仍是基础
BARC 对 1,795 名参与者的全球调研中，数据质量管理位列第二，数据治理位列第四；AI 与自动化没有取代这些基础能力。
LongData.ai 重新定义从业务需求到生产运行的交付分工：业务分析师用业务语言定义目标、口径、规则和验收标准；智能体将需求结构化，调用平台内置的同步、加工、对账与运行能力，完成项目拆解、开发、验证和修正。语义不清时，系统停下并交回业务方定夺，答案经签字后沉淀为可复用知识；项目达标后冻结为带验收证据的工件，经人签字后以固定代码在生产运行。它同时自动化编码、测试和修复，并减少反复沟通、重复开发和长期维护，让自动化覆盖整套数据交付。
产品概念
产品建立在五项技术基础之上
LongData.ai 自动化的是数据工程的开发过程本身：让自然语言的需求自动转化为可执行、可验证、可审计的数据管道。以下五项技术基础共同支撑这一过程，缺少任何一项都无法成立。
Harness
模型工作的完整环境：可调用的能力范围、每一步的对错判据、越界时的拦截方式，均由人类专家预先定义。
实现质量由环境决定，不取决于模型单次发挥。
循环工程
起草实现，由契约、样本比对与结构校验判定是否达标，不达标则将失败原因连同该实现一并回灌重写，预算用尽即停止。按产物形态分为五条循环。
会产生幻觉的模型，仍能在有限预算内收敛到达标结果。
业务语义
业务口径与含义以结构化的语义协议单独声明、独立验证并长期保存，不埋入具体的 SQL 实现。
需求可由机器校验，语义不随人员变动流失。
行业知识
企业对业务口径的定夺与行业既有做法，经一次人工签字进入业务 Skills 知识库，此后供给每一次生成。
交付效率和准确率随使用积累上升。
面向 AI 的数据工程框架
全新设计的数据工程框架，简洁而可靠，内置数据工程的通用基础设施和工具。
保障了 AI 智能体的效率和准确性。
前四项决定智能体能否独立完成整套交付，第五项决定它出错空间的大小。
交付流程
从一份需求文档到上线运行
交付以可上线运行的项目为单位，包含语义声明、实现、运行入口与验收证据。
开发
业务分析师用业务语言写明目标、口径与字段的含义，并提供若干判定样本，无需使用固定模板。智能体据此拆分节点与执行波次，逐个完成实现，在开发库运行、读取验证结论并修正，直至全部达标。
拦截
遇到从未被定义过的业务语义，运行当场停止，指明根因并生成工单交业务方定夺。智能体不做推测。答复沉淀为知识条目，同一问题不再重复提出。
签字与上线
开发完成后，整套实现冻结为带指纹的工件，并装配为验收证据包：语义声明、样本通过记录、契约评判历史与断言覆盖。业务方签字后晋升至生产；生产运行的是固定代码，模型不参与。
运行评判
每一次运行逐项评判，全部通过才判定为可信。
- 通过
schema_compatible目标结构可无损容纳每一个源值
- 通过
row_count_balanced源读 = 目标写 + 拒绝 + 过滤
- 通过
no_silent_drop被丢弃的行连同原因一并落库
- 停
code_map_complete出现未定义的源值，上报业务方定夺
十四条契约随平台发布，按作业类型自动挂载。智能体可以读取评判结果，但无法修改契约或评判本身。
平台能力
支撑数据交付的八大工程能力
连接与元数据
统一管理数据源连接，自动采集并持续更新表、字段和主键等元数据，为建表、开发、验证和资产目录提供统一依据。
目标结构管理
根据源端元数据生成目标表和结构演进方案；支持新增字段与安全的类型放宽，可能造成数据损失的变更转交人工处理。
批量与持续同步
支持全量与增量同步，并可接收变更捕获工具的输出持续应用源端变化；通过水位线、幂等写入和软删除保持目标端状态一致。
数据加工与清洗
支持字段映射、表达式计算、行级函数、跨表关联与聚合，并优先将计算下推到数据引擎执行。
数据管道编舞
根据数据处理关系，将接入、清洗、加工、对账等作业组织为完整管道，协调各环节的执行与衔接，支持复杂数据项目持续运行。
数据治理
自动记录数据资产的业务定义、数据血缘、质量结论、权限与责任变化，使治理信息与生产环境保持一致，并可追溯、可核查。
数据质量
平台内置数据质量评价系统，根据数据质量标准，对目标数据扫描，生成数据质量评估报告。
对账与验证
支持行数、列汇总、主键集合和逐行对账，并按作业类型自动执行契约检查，为每次运行给出明确结论。
数据治理与数据资产
治理记录与数据资产在运行过程中持续形成
数据治理以明确的数据定义、来源、质量、权限与责任为基础。LongData.ai 将承载这些要求的记录嵌入日常开发、运维与发布流程，使资产目录、语义版本、运行与验证结果、签字与晋升记录随实际作业持续形成和更新。
持续更新的资产目录
平台持续采集数据库、表、字段和主键等信息，并随源端结构变化同步更新，使资产目录始终对应实际数据环境。
版本化的语义声明
字段定义、指标口径与加工规则独立声明并按版本保存，变更经签字后生效，每批数据均可追溯到当时采用的语义版本。
运行与验证结果
每次运行均记录输入范围、处理逻辑、验证项目与判定结果；出现异常时，影响范围与原因随结果一并留存，供后续复核。
签字与晋升记录
业务裁定、验收签字与生产晋升均记录执行人、时间和状态，使关键决定及其责任归属可供核查。
适用对象
适用于长期承担数据采集、加工与核验的组织
数据已成为组织运转的基础设施：业务系统在其上运行，管理决策以其为依据，对外交付以其为凭。随着数据规模与来源持续扩张，采集、清洗、加工、整合与核验成为一项长期的工程负担。LongData.ai 承接的正是这项工程。
各类企业
从业务系统到经营分析，从客户运营到 AI 应用，各层能力都建立在可信的数据之上。系统与来源越多，数据整合与口径统一的要求越高。
政府与公共机构
政务运行、行业监管与公共服务依赖跨部门的数据汇聚与交换，并须满足可核查、可追溯的合规要求。
教育、科研、医疗与社会机构
科研成果、临床记录与业务档案具有长周期价值，要求数据在多年之后依然完整、准确、可复核。
软件公司、数据服务商与系统集成商
以数据系统为交付物，需在多个客户与多种环境中反复建设与运维，对标准化与可复用能力的要求最为直接。
共同的价值
不同组织的业务形态各异，数据工程的内核高度一致：采集、同步、加工、清洗、对账、质量验证、治理与交付。LongData.ai 将这一内核沉淀为通用底座：项目开发由智能体完成，正确性由确定性契约逐项验证。