需求理解、ETL 開發、調度配置、故障排查——這是數據工程師熟悉的日常：各環節均有平臺工具支撐，但把環節串起來、并在關鍵處做判斷的，始終是人。這是 DataOps 的現狀，也是智能體切入的位置。
此前DataMind 已完成 AI Ready 能力構建，實現AI輔助開發、治理、指標管理與可視化等數據作業提效。隨著智能體技術走向成熟，行業正從「AI輔助人工」邁入「Agent 原生驅動」時代——由智能體自主閉環作業，讓人聚焦核心決策。
順應這一趨勢，DataMind 結合智能體技術，推出DataMind Nova版，以 Agent 會話式交互，實現對話式全鏈路交付，推動數據管理從“工具輔助”升級至“智能體協同”新階段。
把數據管理的操作權交給智能體
DataMind Nova是覆蓋數據開發與治理全鏈路的 AI 智能體，區別于外掛式AI工具，它是平臺的核心組成。依托單一平臺入口，用戶以自然語言描述目標或提交需求文檔，DataMind Nova即可自動理解訴求、設計方案、調度數據接入與加工能力，在統一治理下保障口徑一致，自主完成數據建模、批量 / 實時開發、數據交換、調度及智能運維等完整環節；數據工程師只需專注關鍵決策與結果把關。
目前，依托平臺原生架構，DataMind Nova構建了六大核心能力，顛覆傳統數據開發與治理全鏈路作業模式。
交付更高效、過程更可信、能力可延展
基于六大原生能力的全方位賦能，DataMind Nova 徹底解決了傳統數據工具碎片化、流程割裂、治理困難的痛點，在交付效率、過程可信、能力迭代上實現全方位升級：
高效——全鏈路閉環，縮短交付路徑
從需求理解到運行處置在同一上下文內完成，產出直接進入平臺資產，減少跨環節的轉述、轉換與重復錄入。
可信——過程可控，結果可追溯
語義與口徑由統一語義治理保障，變更以差異對比與人工確認相結合的方式落地，風險動作轉由人工處理，交付質量與合規要求可預期、可審計。
可延展——能力可沉淀，資產可復用
能力以領域技能為單元接入，已建成的智能交互、安全策略與知識資產持續生效，智能能力的建設可復用、可積累，并支持私有化部署下的自主可控。
從「工具輔助」到「智能體協同」，數據管理的智能化變革正在發生。DataMind Nova以智能體重構數據開發、治理與交付體系，讓數據作業更高效、更安全、更可持續。
DataMind Nova即將正式發布，更多能力細節與落地場景，敬請期待！
