专题演讲嘉宾：程搏

AI Agent 让“人人可问数”成为现实，但数据安全、异构数据源碎片化、语义理解置信度三座大山随之而来。网易云音乐围绕 DAS 平台构建五层 AI Infra 架构，以安全纵深、数据虚拟化、语义知识库为核心支撑，探索从"数据驱动"到"Agent 驱动"的基建升级路径。

演讲提纲

1. 背景：Agent 改变数据消费范式

• 从“预制菜”到“现炒”——新消费模式带来的基建挑战
• DAS Agent Infra 五层架构概览与核心设计取向

2. 实践：数据安全——当所有人都能直接消费数仓

• Agent 场景下安全敞口为何被放大
• 我们的纵深防御思路：权限下沉、零信任桥接、审计闭环
• 安全与易用的平衡艺术

3. 实践：数据虚拟化——让 Agent 对底层引擎无感

• 异构数据源统一抽象的设计哲学
• 智能路由、性能兜底与资源隔离的工程实践

4. 实践：数据知识库——语义层决定 AI Infra 的“天花板”

• 为什么"知识库质量 > 召回算法"
• 业务域模式：从产品设计上解决召回难题
• 开发即建设：让语义资产自生长的闭环机制

5. 落地成效与产品矩阵

• Data / Dev / Ops 三大 Agent 产品的场景验证
• 兼容三方 Agent 的开放接入策略

6. 总结与展望

• 核心判断：AI Infra 的关键不是多接几个 Agent，而是建立一条可复利的闭环
• 知识飞轮与 Token Economy 的持续演进方向

实践痛点

• Agent 放大安全敞口后，权限体系如何从“表级”演进到“业务语义级”
• 百万级数据资产规模下，语义召回的准确性与可解释性如何兼得
• 异构引擎碎片化环境中，如何让上层 Agent 完全无感

前沿亮点

• 五层 AI Infra 系统性架构：行业内少有的从查询底座到 Agent 产品的完整闭环实践
• 零信任安全模型与数据虚拟化的工程平衡
• “语义层即知识库”——开发过程本身就是知识建设

听众收益

• 理解 Agent 时代数据基建面临的安全、性能、语义三大核心挑战
• 获得数据安全纵深防御、异构数据源统一接入、语义知识库建设的系统性思路
• 了解真实业务场景下五层架构的落地路径与效果验证