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Data Agent怎样资助企业打造懂你的“电子牛马” _ 数势xSelectDB特色
视点 发自 凹非寺量子位|公众号 QbitAI
Agent 产品正宣布得火热,但要说到真正懂企业、懂决议的 Agent 还不算常有。
其背后,尚有大宗企业积累的营业数据,在期待被高效使用起来。数据 Agent 会成为一个好解法吗?
为此,我们约请到了 Agent 公司的代表数势科技联合首创人谭李,以及数据库公司的代表飞轮科技科技联合首创人肖康,聊了聊什么是“懂营业”的 Agent、Agent 与古板 BI 的关系、Agent 怎样加入决议,以及在未来企业中的角色等等。
对话亮点
纵然是一个通用指标——商品毛利,每家企业的盘算要领也差别。一个懂营业的 Agent,首先要明确“商品毛利”背后究竟是两项、五项照旧十五项指标的组合。数据剖析正在从 “User-facing” 正在转向 “Agent-facing”。Data Agent 带来的厘革实质上提升了人与数据系统的交互频率与效率。Data Agent 适合应用的场景许多,但它们背后都具备一个配合的要害特征——无邪、实时的决议。
以下基于嘉宾分享梳理,在不改变原意基础上有一定删改。
“懂营业”的Agent,不但是工具,更是数据秘书
量子位:我们可以先从“懂营业”这个看法聊起。能否请数势科技先容一下,你们是怎样明确“懂营业”的 Agent?是否可以用几个要害词或能力指标来界说?
数势科技谭李:懂营业的 Agent,我们可以用一个形象的比喻来明确:它就像是跟了你多年的秘书,很是相识你。你刚最先表达需求,它就能推断出你的目的,并举行剖析和执行。这是我们所说的“懂营业”。而不懂营业的 Agent 更像是一个刚刚到岗的外包职员,虽然具备通用能力,但对尊龙游戏人生就是博营业语境、知识缺乏基本明确。
我们可以把“懂”拆解为三个条理:第一是“我知道是什么”(What),即对营业看法的明确;第二是“我知道为什么”(Why),能明确背后的逻辑;第三是“我知道怎么办”(How),能提呈现实操作建议。一个懂营业的 Agent,应该能在这三方面与使用者形成优异互动。
以我们效劳的一些大型零售客户为例,例如沃尔玛、山姆、永辉、胖东来等企业。我们发明,纵然是一个通用指标——商品毛利,每家企业的盘算要领也差别。例如,有的企业会思量试吃消耗、联合促销返利、破损逾期、盘盈盘亏等因素,而有的则不会。这些细节体现了 What 层的差别。一个懂营业的 Agent,首先要明确“商品毛利”背后究竟是两项、五项照旧十五项指标的组合。
接下来是 Why 的层面。若是你让一个通用 Agent 剖析商品毛利,它可能会告诉你哪个品类毛利高,哪个低,却无法诠释为什么。例如,洗发水的毛利偏低,日用百货/衣饰类的产品毛利很是高;洗发水毛利与宝洁这样的头部品牌控制着定价权有一定的相关性。只有懂营业的 Agent 才知道品类与毛利之间的营业逻辑关联。
第三层是 How。当你问怎样提高一篮子货的毛利水平时,通用 Agent 可能会说“你涨价”或“你降本”,这虽然没错,但太粗浅。懂营业的 Agent 会说:“你需要重新评估这一篮子货的商品结构,由于你的商品结构决议整体毛利水平。”总结来说,懂营业的 Agent 不但要回覆 What,更要明确 Why,最终提出贴近营业现实的 How。
量子位:现在许多通用型 Agent,也会称自己的产品为秘书、事情同伴。那数势科技以为,企业级数据 Agent 的定位和价值详细在那里?
数势科技谭李:我们可以从两个维度划分 Agent:通用 vs 笔直、企业级 vs 非企业级。我们产品落在“笔直 + 企业级”的象限,专注于数据领域。
我们怎么认知产品呢?首先,它的使用工具是企业内部的营业职员和剖析师,因此“懂营业”尤为主要。我们并不是简朴挪用大模子,而是构建企业私域知识,使每个企业可以设置或导入自己的知识系统,并让产品举行学习和迭代。
然后它的使用场景,是在企业做营业决议时,提供剖析的支持。那么企业能够在私域的语义情形下,让营业职员或剖析师以更高效的方法拿到数据与洞见,来支持营业决议。
量子位:那从数据库的角度来看,飞轮科技以为一个“懂营业”的 Agent 在数据处置惩罚上应该具备哪些能力?数据库施展了怎样的作用?
飞轮科技肖康:我们明确的“懂营业” Agent,与通用型最大的区别在于它明确的是“有语义的数据”,而非裸数据(Raw data)。现在许多人实验用大模子举行 Text-to-SQL 盘问,好比询问“企业销售展望”,虽然能天生 SQL 语句并运行,但效果并欠好:一方面数据禁绝确,另一方面还需要人工校验,反而增添了本钱,甚至可能误导决议。
我们剖析下来,一个主要的问题是在于中心缺少了“语义层”。理想的方法是让自然语言首先映射到已经建模、贴合营业语义的指标数据中,好比指标平台中的数据。以商品毛利为例,差别企业的界说差别,若是跳过语义层直接查数据库,很容易蜕化。因此我们以为,有语义的指标平台是要害,它是让 Agent 真正“懂营业”的基础。
量子位:现在企业级 Agent 是怎样模拟人类剖析师的,在提问和归因逻辑上有没有特别的处置惩罚要领?
数势科技谭李:我们前面把 Data Agent 比作“跟了你多年的数据秘书”,我可以再举个例子:它就像企业为每个营业职员配备了一头“电子牛马”。以前,数据剖析主要依赖“表哥表姐”手动处置惩罚剖析使命,可能2个剖析师要支持4、5个营业部分;并且还需要足够相识营业团队。
而现在,则由剖析师“饲养”一群数据 Agent,让它们替换自己完成重复劳动,突破了人力的瓶颈。通过 Data Agent 实现了“人人用数”,可以说是带来了数据生产和数据消耗上的根天性厘革。
正如肖总提到的早期许多企业用 Text-to-SQL 的方法准确率很低。着实我们从 2023 年就最先提倡路径是 NLP-to-Semantic,即通过自然语言映射到语义层,再由语义层去毗连底层重大的数据逻辑。这些语义层建设在企业内部分析师的指标系统与营业逻辑之上,更贴合企业现实。
量子位:那在飞轮科技打造懂营业的 Agent 时,底层数据库做了哪些事情?好比为了实现跨表处置惩罚等功效,数据库有什么需要特殊做到的吗?
飞轮科技肖康:AI 时代究竟需要什么样的数据库,各人都在问。尊龙游戏人生就是博看法是,对像我们这种剖析型数据库来说,需求只会越来越高。好比 BI 盘问,已往是数据工程师写程序、拉报表,现在用户可以直接用自然语言跟系统对话。这背后,着实就是 Agent 在替用户提倡盘问。未来,Agent 甚至会替身做大部分决媾和剖析。
你可以明确成,剖析从 “User-facing” 正在转向 “Agent-facing”。虽然现在 Agent 还没那么多,但未来它们的数目可能是人的十倍、百倍。并且它们不会“休息”——不是像人一天看两次报表,而是每几分钟就盘问一次。这对数据库提出三个挑战:
第一,高并发和高频会见。Agent 是程序,要求响应快、并发高,几千甚至上万并发去做盘问是常态。
在这个方面,已往数据的剖析是面向内部、专业人士的用数,现在也会有面临外部用数的需求(编者注:可以将 Agent 用数明确为一种外部用数)。我们团队早期在百度做 Doris 项目的时间,就意识到像 Hadoop 、MySQL 是知足不了这些需求的。
第二,更强的实时性。已往数据延迟可以是小时、分钟,现在要做到上一秒用户爆发了数据,下一秒就能剖析。像古板的数仓使用的是批量的手艺,就是不可知足这样的实时需求的。
第三,数据类型更多样。不但是结构化数据,像现在企业内部的文档、用户谈论都要用来做剖析,非结构数据如文本、文档、谈论,甚至图片、音视频,这些都要能加入剖析。
在这么多年的生长历程中,我们也积累了许多的手艺往复解决这些需求,好比我们做了种种索引优化,一直榨干 CPU 资源来提升效率;棺抛隽嗣嫦虬虢峁够⒎墙峁够莸募芄股杓,和工具存储等系统(像 COS)买通,支持 AI 使命里的多源数据剖析。
可以说,尊龙游戏人生就是博数据库就是为 AI 时代的 Agent 效劳的,从架构究竟层能力,都在往这个偏向演进。
个性化、自动式Agent正在取代古板BI
量子位两位先生也都提到了,古板企业是使用报表或古板BI来举行数据剖析的。那么从产品能力看,Agent+Data与古板BI+大模子的最大差别在那里?
数势科技谭李:这着实正是我们适才提到的手艺路径差别?梢约蚱咏涔槟勺酆衔街致肪叮阂恢质 Data Agent 的路径,另一种是 Chat 与 BI 的路径。两者的焦点差别可以总结为三点。
第一是「Personal」——Data Agent 更具个性化。在 BI 报表基础上叠加大模子,用户可以通过 Chat 的方法来盘问数据,确实解决了无邪性问题,但你会发明,它仍然是基于报表内容自己,并不是为某个详细用户量身定制的。
而智能署理 Agent 就像是你的小我私家数据秘书,它能够明确你的剖析习惯。当对两位员工同时提到「帮我看一下已往一个月的业绩情形,KPI 达标了吗」这个问题时,他们看到的内容可能纷歧样,由于他们所在部分差别、KPI 差别、目的值也差别。这种情形是古板 BI 难以解决的,而 Data Agent 能够明确你个性化的语境与配景,提供真正专属的剖析支持。
第二个特征是「Proactive」——自动性。古板的 Chat BI 是典范的“我问你答”,并且有时答不出来,或者数据还不完整,这种方法实质上是被动的,用户还需要有明确问题意识,门槛很高。而Data Agent 则是自动式的,它能凭证设定推送数据、发出预警,自动天生报告。好比在老板早上进办公室前,它就应当已将要害数据整理好放在他桌面上,而不是等老板进来后才被动行止置。Data Agent 就是一个自动汇报、自动发明问题的智能秘书,范式完全差别。
第三点是「Powerful」——更强盛。Agent 不但是信息盘问的工具,它还能自动执行一系列操作。好比我们有一个客户是大型零售连锁,天下有几千家门店,他们通过 Agent 剖析门店谋划数据后,可以自动判断出哪些门店保存特定问题,并触发使命系统,直接将详细刷新使命下发给店长或伙计,这些使命凭证公司 SOP 要求在一周内完成。这种决议-执行联动的能力,是古板 BI 无法实现的。因此,Data Agent 相较 Chat BI 至少更个性化、更自动、更强盛。
量子位:现在我们也视察到一个征象,许多企业以为古板 BI 工具并没有充分激活沉淀下来的数据资源,也就是“甜睡的数据金矿”。那 Agent 是怎么让这些数据真正“活”起来的?
数势科技谭李:这是个更偏应用侧的问题。正如前面提到的,Agent 有着自动性、个性化等特征,而古板 BI 模式中,数据的使用是被动的。营业职员需要先提出详细的问题或需求,剖析师才会从数据沼泽中挖掘数据来知足这些需求。但这意味着剖析师和营业职员都必需很是清晰地知道他们要什么,才华推动整个历程。
在 Data Agent 模式下,我们通事后台 7×24 小时一连运行,设置种种剖析范式和模板,然后由系统凭证营业角色的差别自动推送剖析报告和预警。它一直扫描数据、提炼洞察,并以适当形式交付给营业职员。相当于增添了一种数据消耗的场景,让原来被忽略的数据能被挑出来、活过来,背后的营业问题和逻辑被阐释出来。
这样原本被忽略的“甜睡数据”就被激活了。
我还想强调一个未来趋势:企业员工会成为“超等个体”,拥有多个 AI 工具的支持。好比除了数据 Agent,尚有写 PPT 的 Agent、作图的 Agent 等。我们以为,一旦每小我私家都有一个数据秘书,数据消耗将被普惠化。
已往的数据甜睡,不是由于没有人需要,而是由于需求被集中管制在剖析师和 BI 报表的通道里。而现在通道翻开后,海量营业职员的需求可以直接触达数据,通过 Agent 举行消耗。这是一种越发普惠、无邪、普遍的数据使用方法。
量子位:那么,数据库这边在这方面有哪些实践或支持方法?
飞轮科技肖康:这个点上,数据库可能自己做的并未几,更多是作为支持平台。但我也谈一下我的看法。
已往通过古板 BI 或表格的方法来获取数据,许多营业需求着实是被压制的,实质上是由效率决议的。好比一个营业职员可能都不知道数据库里有什么数据,只有数据工程师或剖析师知道。而剖析师的时间和精神有限,以是营业职员不会频仍提问。
若是能配备一个 Data Agent,营业职员就可以随时提出需求,让 Agent 去自动探索数据库中可用的数据,再连系大模子和企业内部知识,完成使命。更主要的是,它还能展示剖析历程,让你明确这个谜底是怎样得出的,便于验证逻辑。这种多轮迭代机制极大提升了效率。
实质上,这种厘革提升了人与数据系统的交互频率与效率。以往中心有剖析师“把关”,现在则是直接与系统对话。这也对数据库提出了新的挑战,好比系统需要支持更高的盘问频率和更大的盘问量。以前只有“表哥表姐”使用,现在是全公司的人都在用。而这些盘问往往还集中在岑岭期,好比上班时间。
以是数据库需要具备弹性伸缩的能力,峰值时能扩展更多盘算资源,低谷时则能节约资源,阻止企业为不须要的峰值付费。像我们 SelectDB 就在云端提供弹性效劳,以支持 AI 应用的高并发需求。
量子位:在营业场景中,有哪些场景最能体现数据 Agent 的价值?这些场景有没有一些共通的特征?
数势科技谭李:随着我们效劳的客户越来越多,接触到的营业场景也一直富厚,我们发明着实360行中,各人在原有数据消耗范式中都有许多痛点和问题?捎τ玫某【靶矶,但它们背后都具备一个配合的要害特征——无邪、实时的决议。
大型企业早已有种种指标和 BI 报表来支持一样平常剖析,这部分的能力基本成熟了,区别只是剖析师能力的强弱。但使用 Data Agent 带来的最大差别,在于它不是依赖牢靠、静态的报表,而是在动态营业场景中提供实时支持决议的能力。
好比今天你需要做一个营业决议,不想拍脑壳、不靠直觉,而是希望有数据支持。这个时间,若是能通过自然语言即时向系统提问并获得谜底,那这个场景就极具价值。
我举一个身边的例子。好比在零售行业,有一个典范角色叫“督导”,特殊是大型加盟连锁企业中。督导天天要巡店,造访多家直营或加盟门店,一人通常认真几十家。对任何人来说,记着这么多门店的信息险些不可能。并且督导虽然执行力强,但并纷歧定善于文字处置惩罚或数据剖析。
他们经常面临的场景是:今天要造访五家门店,却经常在前往门店的路上才有时间暂时相识店肆的谋划情形,好比上个月的业绩、SOP 是否预警、上次提出了哪些刷新建议、这次要重点检查哪些方面。两个门店之间的通勤时间可能也就半小时,这种暂时相识很是难题。
以是,我们为每个督导配备了 Data Agent。督导可以对即将造访的门店随时提问,如“这家店上月销售是否异常”“员工去职率有没有异常”等,Agent 会即时反响,不再需要前一天做资料准备或打印报表。
这个云端小助手也叫“百事通”,让督导从走马观花式巡店,酿成真正数据驱动、精益化的单店运营模式。对他们来说,这是极大的效率提升,也是让精益化单店运营真正落地的一个要害杠杆。我以为这是一个很是具有代表性的“无邪、实时决议”的典范场景。
量子位:数据在什么样的场景中特殊能够体现其价值?这些场景是否也有共通特征?
飞轮科技肖康:从我们与客户的现实交流来看,数据在“笔直类场景”中更容易展现价值,尤其是企业对自己的营业明确很是深,能够用 AI 来重构现有营业流程的公司。
好比有些企业专注于营销、反诓骗、或客服领域。他们自己就有成熟的营业模子,再通过 AI + Agent 的方法举行重构,能看到很是显着的提升。相比之下,那些实验做通用型 Agent 的探索往往效果就不如预期。
并且在做笔直领域的应用时,还可以用古板的高人力本钱的要领来比照验证,评估 AI 要领是否有用。
以是我们看到,最有用的应用往往是那些在本事域已有深挚履历的公司,再用 AI 工具强化营业,并且能被清晰评估的场景。这类垂类 Agent 的推广和落地更有用,也更容易验证效果。
在私域数据加持下,员工正被AI Agent增强
量子位:企业怎样判断一个Agent的数据决议是“合理的”或“乐成的”?有没有明确的评估标准?
数势科技谭李:我们一直强调数据是用来支持决议的。着实可以将决议场景分为两类:一类是关闭场景,决议规则很是清晰。好比积分规则:刷满五笔,第五笔给予双倍积分。这种场景的规则明确,Data Agent 可以很好地支持决议,这种规则导向型的场景,权衡标准也很清晰。
另一类是“开放场景”,决议涉及的因素很是多,特殊是偏宏观的营业决议,需要思量的内外部要素也更多。此时,尊龙游戏人生就是博理念是,Agent 不是替你做决议,而是提供决议支持和辅助。我们起劲将更多的数据泛起出来,资助营业职员在更富足的信息配景下做出更科学的决议。
在许多企业里,营业决议经常由于数据没有那么多,或者有时效性,容易酿成拍脑壳的决议或惯性决议,或者好比让履历最富厚的人决议。但我们以为,好的数据支持能显著提升决议的质量。
在关闭场景下,Data Agent 已能很好地支持基于规则的自动决议,甚至贯串到执行层。而在开放场景中,产品的焦点逻辑就是“懂营业”。Data Agent 会从营业语境出发,连系内部数据与接入的外部权威数据,好比买通 Web 搜索,形成一个结构化的剖析报告。就像一个称职的秘书,搜集齐所有资料,最终由营业决议者来做决议。
量子位:那作为数据库,有没有步伐判断 Agent 是否充分使用了数据?好比判断数据是否缺失、过失、冲突,或者评估数据的可靠性?
飞轮科技肖康:数据库作为底层支持系统,自己不明确语义,职责主要是高效地组织和盘问数据。好比数据库作为中央存储,整合了 SQL 网关、ES 数据等多个泉源,有时还包括文档数据。
数据库可以辅助评估哪些数据被频仍会见,哪些使用较少,起源反应数据的使用价值。但判断数据是否被“充分使用”以及使用是否“合理”,更多还要靠上层来评估。
数据库层面也可以提供手艺支持,好比通过慢盘问日志判断是否缺乏索引、是否使用了低效盘问方法等。我们也在探索怎样用更智能的方法资助用户更高效地使用数据库。
量子位:在决议中往往涉及敏感或要害数据,有什么要领可以在包管数据挪用无邪的同时包管数据清静?
飞轮科技肖康:这就需要做好详尽的数据权限控制。常见的做法是基于角色(RBAC)举行权限设定,好比 CEO、一线员工、部分认真人拥有差别会见权限。我们可以控制用户能会见哪些表、哪些字段,甚至可以准确到表格的某一行或某个单位格。
在像 SelectDB 和 Doris 这样的系统中,这些都可以通详尽粒度的权限控制表达出来。尤其在 AI 和 Agent 时代,这种清静控制很是要害。以往数据由少数人集中审批,甚至需要邮件申请来获得数据权限。现在用户可能只需跟 AI 谈天就能获取数据。若是权限控制不到位,很容易造成数据泄露危害。
我们以为对清静能力的要求,越控制究竟层会越好。
量子位:数据 Agent 是否能在某些环节完全替换人?
数势科技谭李:现在谈“完全替换人”还为时过早。关于大模子和 Agent 是否会替换人,着实我们更倾向于以为它是在“增强人”。确实,Data Agent 会替换一部分重复性强、基于规则的使命,但会增强另一部分人的能力。越早拥抱 Data Agent 的人,就越可能成为“被增强的人”。
在关闭场景中,许多基于清晰规则的一样平常决议,完全可以由 Data Agent 自动化完成。这着实不即是“替换人”,而是把重复、低价值的事情交给 Agent,人可以去做更主要的事。以是这涉及两个层面:一是哪些决议可以由 Agent 自动化执行;二是 Data Agent 的引入会替换哪些人,又增强哪些人。
量子位:这会对未来企业组织结构会带来怎样的影响?
数势科技谭李:最近我们也在思索这个问题。好比现在硅谷盛行“超等个体”或“一人公司”的看法,实质是种种 AI 工具扩展了个体的能力。
已往可能需要团队完成的数据剖析、报告天生、设计使命,现在一小我私家就能搞定。好比用 Coding Agent 搭建网站、用 Data Agent 管账户、出报表,甚至用 Design Agent 做视觉设计。
这确实催生了“超等个体”,让他们可以身兼多职。但这并不料味着数据剖析师或设计师这些角色会消逝。在大组织里,他们仍然需要。只是角色爆发了转变。好比原来是“表哥表姐”的人,现在成了“电子牛马饲养员”——一个高级剖析师,治理成百上千个 Agent,为各个营业线效劳。
这时间对你提出的要求就更高了。你需要做的是维护企业的数据质量和数据语义,要联合财务、销售、商品等部分共创剖析范式,并沉淀为 Agent 模板。
这些全新的使命在古板范式下并不保存。以是并不是事情镌汰了,而是泛起了新事情。只要你愿意拥抱大模子和 Agent,就能成为这种新范式下的焦点角色,创立更大价值。这是我对未来的一个畅想。
量子位:随着模子和数据手艺的提升,数据和 AI 的关系也在转变。未来企业的智能化生长会更依赖更强的模子,照旧更好的数据?
数势科技谭李:我以为这着实是一体两面的——既要更好的数据,也要更强的模子。我们现在在做企业级Data Agent时,是暂不涉及基础模子的研发的。我们更关注的是怎样把更强的基础模子与企业的私域数据连系起来,打造更智慧、更醒目的 Data Agent 或企业级智能体。
我们可以看到,现在底座模子在一直迭代,更多企业级应用在降生,企业也越来越重视私域数据的积累与治理。这样几件事的叠加作用下,飞轮正在转动起来。未来我们将看到越来越多真正落地、有现实价值的 Data Agent 或更多应用在企业场景中施展作用。
飞轮科技肖康:我以为,模子要生长,首先必需有更好的数据。数据是模子的基础。大模子的显著提升,从 GPT-3 最先就是一个很好的例子。GPT-1 和 GPT-2 泛起时并没有引起太多关注,由于它们逊用的数据量和质量还不敷,而到了 GPT-3,训练数据的数目级提升了好几个条理,才带来了质变。
这是第一个阶段,训练阶段,大宗高质量数据决议了模子的能力。第二阶段是落地应用阶段,也就是谭总提到的,大部分企业并不会再去自己训练模子,而是基于已有的大模子举行应用。无论是开源模子的私有安排,照旧挪用已有模子的效劳接口,要害在于怎样将企业自己的数据与模子连系。
完成了第一阶段的大模子就像是刚结业的大学生,拥有通用能力,但对企业的营业流程、数据结构一无所知,需要一准时间去顺应、学习。这时间企业的私域数据很是要害。我们通常分为两类数据:一类是文本知识库,泉源于企业内部的文档、资料,用来做知识问答;另一类是结构化数据,也就是数据库或数仓中的营业数据。
以是,我以为训练阶段需要大宗的高质量数据,企业落地应用阶段,也需要把企业私域数据的优势施展出来。企业只有用好自己积累的数据,才华真正让 AI 施展作用,不然无论模子多强,安排也执偾形式,和开源模子没实质区别。
量子位:最后两位嘉宾尚有什么想要增补分享的?
数势科技谭李:无论是我们今天聊的 Data + AI,照旧其他 AI 应用场景的落地,现在都在如火如荼地推进中。作为从业者,天天都很兴奋。
第一点,我想强调心态:我们应该起劲拥抱 AI。正如我们之前所说,AI agent 会替换一部分人,也会增强一部分人。我们应该起劲成为被增强的那部分。
第二点,对企业来说,最要害的事情是两件:一是把企业内部的私域数据、语义系统真正治理好,才华驱动 AI 飞轮转起来;二是与营业连系,深入挖掘适合落地的 use case,让手艺与营业价值真正融合。
飞轮科技肖康:我以为谭总说得很好。我想强调一点:AI 落地的历程,一定是一个一直探索、一直试错的历程。虽然现在各人都很兴奋,以为这是 AI 的新时代,但真正落地还需要大宗实践,去找到突破点。
在这个历程中,我以为营业清静台的联合共建很是主要。营业方相识营业流程和价值,平台方提供底层手艺支持,包括数据库、AI Agent 能力等。只有双方一直交流互动,平台才华更精准地知足营业需求,手艺能力也才华一直增强。
因此也接待各人多与像数势、SelectDB 这样的数据平台、数据库公司多交流相助,一起把 AI 探索落地,在企业中真正用起来!
游戏亮点
1、富厚多彩的修仙玩法
除了作育学生和建设仙门外,游戏还包括了炼丹、炼器、仙田等多种修仙玩法,让玩家体验到修仙的方方面面。
2、自由建设的仙门地产
玩家可以自由摆放修仙宗门的修建,打造属于自己的修仙家园,创立仙门人的理想天下。
3、细腻细腻的游戏画面
游戏的画面细腻细腻,每一个场景都充满了古典美感,让玩家似乎身临其境,感受到修仙之美。
4、社交互动的兴趣
游戏内置富厚的社交系统,玩家可以与其他玩家组成同盟,配合对抗强敌,体验多人相助的兴趣,增添了游戏的可玩性和意见意义性。
游戏评测
1、游戏玩法富厚,内容深度十足,给玩家带来了极佳的游戏体验。2、画面细腻,场景设计唯美,让玩家陶醉其中,感受到了修仙天下的奇幻美感。
3、挂机系统的设置知心适用,解放了玩家的双手,让玩家更轻松地享受游戏兴趣。
4、学生个性化塑造突出,每个学生都有自己奇异的故事和特点,增添了游戏的意见意义性和可玩性。
更新日志
v9.1.6版本
1.1调解问鼎苍穹席位赛的防守阵容设置规则,现在任何时间都可以调解防守阵容
1.2优化天道树意会道果时道果数目缺乏的获取提醒,现在会自动翻开道果宝箱,利便祖师快捷获取
1.3优化新增仙法问道投资运动的购置提醒,现在休赛期购置投资时,若是无法拿满奖励则会有二次确认提醒
1.4修复一连炼制同种丹药时,炼制质料的数目显示异常的过失
下载地点
- 电脑版
- /安卓版
- 外地下载通道:
- 仅下载APK文件
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