🎯 情报来源：量子位
南洋理工大学、新加坡国立大学与华为联合开源发布全球首个数据智能体(Data Agents)异构数据分析基准测试FDABench。该基准涵盖2007个测试任务，横跨金融、电商等50多个领域，支持数据库、PDF、视频、音频等异构数据源分析，独创Agent-Expert协作框架，可评估规划、工具调用、反思和多智能体四种典型工作流模式。
研究团队测试了DAgent、Taiji、LOTUS等主流数据智能体系统，发现不同架构在准确性、延迟和计算成本上存在显著差异：复杂架构（如Multi-Agent）准确率提升但资源消耗增加6-20倍，简单架构（如Planning）效率优势明显但复杂任务适应性有限。
💡 核心要点
- 全球首个Data Agent专用基准，覆盖2007个测试任务和50+数据领域
- 支持数据库/PDF/视频/音频等异构数据源及4种典型工作流模式
- 复杂架构准确率优势明显但计算成本激增6-20倍
- Reflection架构将26-29%计算资源用于重试换取高质量输出
- 预训练模型在Multi-Agent架构中表现突出，存在”模型-架构适配性”现象
📌 情报分析
技术价值：极高 – 首创异构数据智能体评估体系，突破多源测试用例构建技术瓶颈，Agent-Expert框架设计具有方法论创新。
商业价值：高 – 为AI数据分析和企业选型提供量化标准，预计将加速Data Agent在金融、电商等领域的商业化落地。
趋势预测：高 – 基准测试将推动行业向异构数据融合和架构优化方向发展，6-20倍的成本差异预示”轻量级Agent”细分市场机会。