数据分析Agent化的关键命门是什么？
不是模型能力，而是将业务指标的计算口径标准统一并沉淀为可复用资产，让Agent每一步都依据该标准执行。
数据分析 Agent 的命门不是模型，是你没写下来的口径
资讯摘要
当分析工作从三天压缩到五分钟，关键不在于AI取代人，而在于把口径标准沉淀为可复用的资产。本文作者以产品经理视角，分享如何通过线下共识、项目宪法和四层资产架构，将数据分析流程Agent化，实现结论一致性与可追溯性。
AI 摘要
本文以产品经理视角，探讨数据分析Agent落地的关键不在模型能力，而在于统一指标口径并沉淀为可复用资产。作者分享通过线下对齐共识、编写项目宪法及四层资产架构，将放款分析流程Agent化，实现五分钟产出一致性结论，并强调口径漂移、AI洞察局限等实践教训。
AI 问答
如何处理口径漂移问题？
给维度文档增加变更与退出条款，并编写一致性校验脚本，对关键分母零容差检查，确保源头变化能及时发现。
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