AI 原生数据平台的工作流程分为哪几个阶段？

1. 数据接入与资产化

将结构化、半结构化与非结构化数据接入平台，经过清洗、解析、向量化等加工，转化为统一管理的 AI 资产，为多模态应用提供底座。

2. 意图解析与任务规划

解析来自人或应用的自然语言意图，将其拆解为可执行的子任务，并确定所需的数据、技能与资源依赖关系。

3. 自动编排与协同执行

由智能体调度计算引擎、向量检索、模型推理等组件协同完成加工，批处理、流式计算与模型训推在统一资源池上并行或串行执行。

4. 结果生成与多形态消费

加工结果以对话式回答、可视化报表、API 接口或智能体可调用服务等多种形式对外交付，消费主体同时覆盖人工用户与智能化应用。

5. 反馈回流与闭环优化

用户与应用的反馈、使用轨迹回流到平台，驱动数据质量、语义层与模型效果的持续迭代，使平台越用越准。