decisionbox-platform

连接数据仓库,AI 自动分析并推送洞察,无需提问。

DecisionBox 是一个连接数据仓库的自主 AI 分析平台,用 Go 和 Next.js 构建。它解决的是数据分析中“被动查询”的痛点,无需用户提问,AI 代理会自动连接数据仓库(如 BigQuery、Redshift),编写并执行 SQL,主动发现数据中的洞察和异常,并生成可操作的建议。其核心能力包括:自动数据发现、SQL 生成与执行、结果验证、洞察推送。平台面向数据团队,旨在将传统 BI 工具从“用户主动探索”转变为“AI 主动推送”,提升数据分析的自动化程度和时效性。项目目前处于早期阶段,星标数不高,但技术栈现代,集成了 Kubernetes 和 LLM,适合对自动化数据分析感兴趣的技术团队。

开源 unknown 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 119
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 unknown

项目数据

分类智能体
开发团队decisionbox-io
所属国家
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源
开源协议AGPL-3.0
主要语言Go
技术栈/模型ai,ai-agents,analytics,aws,bigquery,data-discovery,data-warehouse,gcp,golang,kubernetes,llm,nextjs,open-source,redshift
GitHub 星标★ 119
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-03-10 00:00:00
最近更新2026-09-22 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

核心亮点

  • 主动式分析:无需用户提问,AI 自动发现数据异常和趋势,节省大量探索时间。
  • 全链路自动化:从 SQL 生成、执行到结果验证,形成闭环,减少人工干预。
  • 多云支持:兼容 BigQuery、Redshift 等主流仓库,适配 AWS/GCP 环境。

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态待观察。
  • SQL 生成与执行的安全性依赖配置,可能需额外权限管控。

适用场景

  • 数据团队日常监控关键业务指标,自动获取异常预警。
  • 非技术用户通过自然语言获取数据洞察,无需写 SQL。
  • 数据仓库中数据量庞大,需要自动化发现隐藏关联和趋势。

替代项目

Census、Metabase、Superset

项目介绍

decisionbox-platform 是智能体领域的开源项目,由 decisionbox-io 开发,是 2026 年新上线的项目。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,499 个项目,GitHub 星标数为 119。

近 44 天,它的 GitHub 星标从 89 增加到 119,净增 30。

项目目前处于活跃维护状态,最近一次代码更新于 2026-09-22。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:数据团队日常监控关键业务指标,自动获取异常预警。同类可对比的替代方案包括 Census、Metabase、Superset。

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