Hologres x Qwen3 x 函数计算：对接MCP构建企业级数据分析 Agent

主要观点总结

本文介绍了大模型（LLM）在数据分析领域的潜力及挑战，特别是实时数据接入、动态调用工具链、上下文记忆短和跨系统数据整合等方面的问题。文章还阐述了模型上下文协议（MCP）作为解决方案的优点，并详细介绍了阿里云通过Hologres、函数计算FC和Qwen3构建企业级数据分析Agent的方案。该方案解决了LLM在数据预处理、可视化解读和科学推理环节的系统性缺陷，并提供了实时数据中枢、湖仓数据加速、智能数据工厂、对话式分析引擎等资源和服务优势。

关键观点总结

关键观点1: 大模型（LLM）在数据分析领域的挑战

实时数据接入、动态调用工具链、上下文记忆短和跨系统数据整合等问题是LLM在数据分析领域面临的主要挑战。

关键观点2: 模型上下文协议（MCP）的优势

MCP通过标准化接口架构解决上述问题，将AI模型的决策逻辑与外部资源解耦，形成“智能大脑+外接四肢”的协同模式。

关键观点3: 阿里云的企业级数据分析Agent构建方案

该方案利用Hologres、函数计算FC和Qwen3，构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent，旨在解决LLM在数据预处理、可视化解读和科学推理环节的系统性缺陷。

关键观点4: 阿里云数据分析服务的优势

服务化的数据分析Agent面临部署模式困难和弹性困境等问题，而阿里云提供的方案具有实时数据中枢、湖仓数据加速、智能数据工厂、对话式分析引擎等优势。

关键观点5: 函数计算FC和Qwen3的介绍

函数计算FC作为阿里云Serverless计算平台，提供零改造免运维、轻量隔离、秒级/毫秒级弹性等运行时能力。Qwen3是阿里巴巴集团Qwen团队研发的大型多模态模型系列，具备多种能力，如自然语言理解、文本生成等。

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