引言
“请帮我自动生成一份演示用的销售产品数据，写入数据库，并基于这些数据绘制销售额曲线。”从提问到拿到完整报告，仅需 1 分钟——这是直播现场 DolphinX 的真实使用案例演示。无需复杂操作和 Dlang 编程基础，用户只需提出业务目标，Agent
就能自动编排并完成数据生成、可视化分析等一系列操作。

在 AI 大模型技术飞速迭代的当下，各行各业都在加速拥抱智能化转型，但绝大多数企业都发现：大模型能力早已足够强大，真正卡住企业 AI 转型，从来不是技术模型，而是落地难题。

7月15日，DolphinDB 新版本直播圆满结束。本次直播由 DolphinDB 内核研发工程师朱启伟主讲，聚焦企业 AI 落地痛点，详解 DolphinX——企业级 Agent 开发与治理平台，直面生产环境中 AI Agent 操作权限、责任归属、安全性等核心问题。

接下来，就让这篇回顾带你重走直播全程！

AI 能力很强，落地为何很难？

Agent 做复杂工程到底行不行？AI 大模型能力持续迭代、愈发强大，为什么企业级 Agent 却始终难以落地复杂工程、跑通核心生产业务？事实上，Agent 的通用能力足以支撑复杂工作，但它如何在企业级上下文快速专业上手？如何管理权限来保障安全性？这才是 AI 落地必须面临的问题。

AI 落地企业存在三大核心问题：

• 数据无法深度打通，通用模型必须连接数据库和各类传感器，了解企业异常阈值等自定义字段，否则就只能完成浅层问答，无法适配工业、金融等高精度业务场景。

• 数据与操作不安全，AI 权限不清晰，无法管控删除、清理等高风险操作，企业不敢接入生产环境。

• 能力重复建设、无法复用，各业务线 Agent 独立开发、重复搭建，无法统一迭代复用，大大拉高研发成本。

目前主流 AI 方案均无法兼顾企业灵活开发、数据处理、安全合规、国产化适配四大需求：开源框架灵活但缺失权限、审计、监控等生产能力；国内大模型平台上手简单，但专业大数据计算、时序分析能力薄弱；国外一体化平台整合度高，但不支持私有化与国产化适配，存在合规风险。

行业不缺大模型，真正缺失的，是一层连接大模型、企业数据、业务能力与安全治理的专属 AI 基础设施，这正是 DolphinDB 在努力的方向：我们不研发通用大模型，而是专注打磨企业级 Agent 技术栈，做助力企业 AI 转型的“金铲子”。

因此，基于企业真实痛点和 DolphinDB 深耕企业数据服务的 10 年沉淀，DolphinX 企业级 Agent 平台应运而生。

DolphinX：企业级 AI Agent 开发与治理平台

DolphinX 是 DolphinDB 推出的企业级 AI Agent 开发与治理平台，不同于市面上通用的 AI Agent 平台，DolphinX 不是一个从外部接入的工具，而是深度内嵌于 DolphinDB Server。通过内置的 CodingAgent，用户可以用自然语言直接驱动 DolphinDB 的核心能力——数据查询、脚本生成、批处理、流计算、可视化。

也就是说，以前需要的种种库表操作，现在一句话就能让 AI 帮你实现，请看视频演示：

在 DolphinDB AI 产品线中，DolphinX 位于 AI 平台层：一方面，承接 DolphinDB 既有的 AI 能力以及强大的存储与计算能力；另一方面，作为各类行业 Agent 的公共底座。其核心价值在于连接大模型与 DolphinDB 的数据、计算及行业能力，推动 Agent 从可演示迈向可在企业中长期稳定使用。

面向不同用户群体，DolphinX 提供了三类产品形态，兼顾终端用户、业务团队与开发者需求，低门槛、高灵活落地企业 AI。

普通用户可直接使用开箱即用的官方 Agent，无需配置即可在 DolphinDB Server Web 端直接使用；业务团队可依托可视化构建平台，可视化配置 Prompt 指令、Skill 技能、MCP 工具与记忆管理能力，快速定制专属行业场景 Agent；专业开发者可调用 DolphinX API，深度嵌入自有系统，满足复杂业务场景需要。

围绕企业不同角色与业务场景，DolphinDB 正持续完善 DolphinX 的生态能力，目前已基于 DolphinX API 打造了 FICC 多资产定价 Agent、策略回测 Agent 等多种场景化 Agent，并配置了数据导入、机器学习等多种可复用 Skill，未来也将开发更多元的 Agent 与 Skill，帮助企业更低成本地构建可定制化的智能体体系。

四大核心亮点，破解企业落地难题

围绕上下文记忆、能力注入、安全执行与治理运营，DolphinX 搭建起企业级 Agent 落地闭环。

自动上下文与记忆：让 Agent 稳定运行，持续理解

平台提供智能上下文与长期记忆能力，支持多会话隔离、持久化、流式交互及主流大模型接入；通过上下文组装、长会话压缩、记忆整理与对话溯源，让 Agent 持续理解企业业务，越用越贴合场景。

Skill 与 MCP：给 Agent 按需注入领域能力

DolphinX 提供开箱即用、灵活扩展的 AI 工具体系，内置 20+ 成熟通用 Skill，覆盖 Dlang 智能编程、数据导入、策略回测、机器学习等高频场景，并支持自定义 Skill 与渐进式启用；同时可通过标准 MCP 协议对接内外部数据和工具，快速适配垂直业务需求。

权限管理与脚本安全执行：让模型生成的脚本在既有安全边界内执行

DolphinX 复用 DolphinDB 成熟的企业级权限体系，精细管控 AI 数据访问与工具调用，并确保所有 AI 操作全程留痕、可追溯；同时自动检查生成脚本，主动拦截删除、清理等高风险操作。

企业级 Agent 治理平台：配置、授权、观测与升级

平台提供 AI Agent 管控台，可视化配置 Agent、模型、Prompt、Skill 与 MCP，并支持上下文预览、Token 用量统计和成本分析；通过 Skill 统一注册复用及版本管理，支撑 Agent 体系化、标准化、规模化运营。

持续迭代：深耕技术创新

未来，DolphinX 将围绕四大核心方向持续深耕，拓宽企业 AI 价值边界：Multi-Agent 协作，突破单一智能体能力局限；推动 AI Agent 与实时计算深度融合，让 AI 不仅能分析历史数据，更能快速响应实时业务事件；持续丰富金融、工业、电力等垂直行业生态，完善场景化 Skill 与工具矩阵；搭建成熟的 Agent 量化评估体系与规模化治理机制，全方位助力企业 AI 体系落地、提质增效。

问答回顾

Q

业务人员完全不懂 DolphinDB 编程语法，仅靠自然语言能否完成完整的数据分析工作？

完全可以，目前已有企业客户落地使用。业务人员仅通过自然语言下发需求，平台内置 Coding Agent 自动完成数据查询、计算、可视化、机器学习建模全流程分析，无需掌握脚本语法。

A

Q

DolphinX 是否必须连接互联网才能部署？能否提供离线文档库，内网离线使用文档检索？

部署无需强制联网：若使用私有化本地大模型，全程离线；仅调用外网大模型 API 时才需要网络，可适配政企、金融隔离机房合规要求。

离线文档检索有两套落地方案：可自定义文档检索 Skill 绑定 Agent，或独立部署 MCP 文档服务在内网提供知识库查询，满足物理隔离环境使用需求。

A

Q

Agent 本身是否有权限控制？不同权限用户回答会区分吗？高危脚本如何规避风险？

Agent 完整继承 DolphinDB 原生权限体系，用户数据、库表、Skill、MCP 工具权限完全隔离，低权限用户无法查看无授权数据，返回结果随身份差异化；所有调用全程审计留痕。

内置 AI 脚本受限执行机制，删除、清空等高风险操作自动拦截；脚本设置人工审核，杜绝 OOM、删库等生产事故。

A

Q

目前是否有客户已经落地 DolphinX Agent？有无回测、设备故障预测配套能力？

已有成熟落地试用案例：

金融：FICC 定价 Agent、股票策略回测 Agent 已在多家机构试用；内置回测、定价专用 Skill，支持自然语言生成回测策略并人工校验 JSON 配置，规避未来数据偏移问题。

电力 / 工业：智能问数 Agent、机器学习故障预测 Skill 已落地电力行业，可自动解析时序数据，完成 24 小时负荷、设备异常预测并输出分析报告。

A

Q

Agent 是否具备长期记忆？多部门多人使用能否保证用户隔离？

完整长短记忆管理：短期会话持久保存对话；闲置 6 小时自动提炼业务规则、踩坑经验生成长期记忆，分为 Agent 公共记忆、用户私有记忆，来源可追溯、支持手动编辑。

企业多用户强隔离：会话、个人记忆天然隔离；管理员可精细化管控每个用户可用 Agent、模型、技能，不同部门数据、能力边界清晰，企业业务经验可沉淀为可复用组织资产。

A

欢迎大家亲自上手体验 DolphinX！探索 Agent 为工作提效带来的更多可能！如果在使用过程中遇到问题，也欢迎随时在 DolphinDB 用户交流群中提问，我们会持续关注并及时解答！

结语

从企业 AI 落地痛点，到 DolphinX 的平台定位、核心能力与未来演进方向，本次直播系统呈现了 DolphinDB 对企业级 Agent 落地的思考与实践。DolphinX 将 DolphinDB 已有的数据、计算与权限治理能力深度融入 Agent 开发管理流程，帮助企业将大模型能力转化为可控、可复用、可持续运营的生产力。后续，DolphinDB 也将持续完善 AI Agent 技术栈，助力更多行业场景加速落地。