Alkera 推出的 Databench 是一款 Agent 驱动的数据平台，提供协作式工作区，让人类与 AI Agent 在 Notebook、响应式仪表板、自动化数据管道维护以及字段级血缘追踪等场景下协同开展数据工程、数据分析与数据科学工作。
产品用途与官方定位
Alkera 推出的 Databench 提供了多人共享工作区，让数据工程师、分析师和数据科学家能够与 AI Agent 协同工作。该平台可连接数据技术栈中的现有工具（包括数据仓库、转换工具、查询引擎和事务跟踪系统），支持用户使用 SQL 和 Python 进行深入分析。
该系统通过检测陈旧数据、失败任务和正确性偏差，实现了日常数据管道监控的自动化。Agent 能够提出修复建议，通过集成工具中的字段级血缘关系审查下游影响，并在修改方案通过 CI/CD 门禁之前先在隔离沙盒中完成测试验证。
有官方来源支持的使用场景
分析师与 Agent 共同编写 SQL 和 Python Notebook，并将其转换为实时仪表板，在输入参数变更时自动更新相关图表。
数据工程师可及时发现数据管道任务失败和陈旧数据，支持 Agent 提出代码修复建议并在独立的测试沙盒中进行验证。
团队可查看跨转换层与报表层的字段级数据血缘关系，在正式部署之前充分确认架构或代码更新带来的具体影响。
Alkera 深度连接整个数据技术栈，实时监控系统运行状况与架构关系。一旦出现数据正确性错误、任务失败或陈旧数据，平台会自动识别异常，并协同 Agent 主导开展故障排查工作。
为了保护生产环境的安全稳定，系统通过跨越数据仓库、转换任务和分析仪表板的字段级血缘关系来核查下游影响。所建议的修复方案会在隔离沙盒中执行并确认无误后，才可顺利通过 CI/CD 质量门禁。
用自己的素材和工作流完成验证
核对了哪些信息以及核对时间
基于已核对产品资料的回答
Alkera Notebook 支持 SQL 和 Python，允许用户与 Agent 一起执行数据查询、运行代码并生成直观的可视化分析图表。
Alkera 能够自动检测任务故障、陈旧数据及正确性错误，随后由 Agent 提出修复方案并在隔离的沙盒环境中完成测试验证。
是的，Alkera 能够跨数据仓库、转换服务和分析平台追踪字段级血缘，从而精准评估变更对下游造成的具体影响。
可以，平台可为 Notebook 内核分配专用 GPU 节点来执行模型训练与后期训练，并且可以直接在当前 Notebook 内绘制结果图表。
Alkera 支持连接 Google Docs、Confluence 和 Notion 等知识来源，不仅能跟踪业务定义的具体出处，还能记录其人工验证状态。
