产品概览¶
DataFoundry 是一个本地优先的数据分析工作台，用 AI Agent 串起「提问、理解数据、执行只读查询、解释结果、沉淀产出」的完整流程。
它适合需要快速理解数据、验证指标、探索业务问题的团队。用户可以用自然语言描述问题，由 Agent 自动检查表结构、生成并执行只读 SQL，最后把分析过程和结果展示出来。
解决什么问题¶
传统数据分析常见阻力包括：
- 不熟悉数据库表结构，需要反复询问或查文档。
- 会写业务问题，但不一定能马上写出正确 SQL。
- 分析过程不透明，难以判断结论是否可信。
- 结果散落在聊天、SQL、表格和截图里，不便复盘和带走。
DataFoundry 的目标是把这些步骤放进同一个工作台：用户提问，Agent 先理解数据结构，再在只读边界内执行查询，并把工具调用、SQL、结果表格、图表或报告作为可追溯产出展示。
核心工作流¶
选择数据源和模型
-> 用自然语言提出分析问题
-> Agent 检查 schema 并制定分析步骤
-> 执行只读查询或读取相关知识
-> 展示过程追溯、SQL、表格、图表和结论
-> 导出或复用本次分析产出
使用入口¶
DataFoundry 当前提供两类主要入口：
| 入口 | 适合场景 | 说明 |
|---|---|---|
| Web 工作台 | 产品试用、客户演示、日常分析 | 图形化三栏界面，适合查看追溯、产出和多任务会话。 |
| TUI | 终端用户、远程环境、脚本友好场景 | 在命令行内对话、管理配置、查看统计并导出结果。 |
后端同时提供 REST API 与 CopilotKit / AG-UI 运行入口，供 Web、TUI 或其他客户端集成。
能力边界¶
DataFoundry 默认强调数据安全和可追溯：
- 数据查询通过受控工具执行，不提供任意 SQL REST 直通接口。
- Agent 在执行 SQL 前需要先检查表结构。
- 查询默认只读，并经过 SQL guard、行数限制、超时、字段脱敏和审计。
- 数据源凭据只在创建或更新时提交，读接口不会回传明文。
当前公开文档覆盖本地试用、开源集成、开发演示和内置 password auth 路径。生产部署仍需按环境补充访问策略、集中式 Secret 管理、监控和部署运维方案。首次试用可以先使用内置 DuckDB 演示数据源完成核心体验。