数以轻舟Agent

一款由本地大模型驱动的智能Excel数据处理Agent,通过自然语言交互实现数据清洗、智能分析和报告生成,所有处理均在本地完成

深度报告

  • 数以轻舟Agent(Excel-Agent)是北京乾策数智科技推出的一款聚焦「AI做表」垂直赛道的本地化智能Excel数据处理工具。它通过自然语言交互,让用户用一句话完成数据清洗、多表关联、透视分析和报告生成等复杂操作,所有数据处理均在本地完成、支持完全离线运行。产品采用买断制定价,限时优惠仅69.9元,在国产AI做表工具中凭借「本地化部署+低门槛价格」形成了差异化竞争力,特别适合对数据安全有刚性需求的中小企业和个人用户。

  • 数以轻舟Agent由北京乾策数智科技有限公司开发,公司团队核心成员来自国内头部互联网企业数据分析部门,拥有十余年的企业级数据项目实战经验。产品于2025年12月推出首款,2026年4月发布V3.0版本完成了底层能力「换芯」——集成数据分析Skill模块,使Agent从指令执行器升级为具备数据洞察能力的助手。2026年5月正式上线本地化部署版本。 产品定位非常明确:不做大而全的通用AI助手,而是聚焦「AI做表」这一细分赛道。它将大厂沉淀的数据清洗规范、分组汇总逻辑、透视分析框架、异常检测机制等核心方法论进行系统化封装,使输出的每一个分析结果均符合企业级标准。在订阅制泛滥的市场中,数以轻舟Agent选择买断制模式——一次付费、永久使用,将企业级AI表格能力的门槛拉至个人用户可承担的区间。

  • 数以轻舟Agent的架构可以分为三层:底层是模型层(支持硅基流动等线上API,也支持Qwen、DeepSeek、Kimi等本地模型),中间是处理层(自然语言到Python代码转换引擎),顶部是应用层(角色系统、报告引擎等)。用户只需三步即可上手:配置模型、选择功能、获取处理结果。 智能数据处理引擎是最核心的能力,用户无需记忆VLOOKUP、SUMIF等复杂函数,直接说「把A表和B表按客户ID左连接」「把年龄列的空值用中位数填充」,Agent会自动解析意图、生成Python代码并在本地沙箱中执行。它支持空值填充、异常值识别、重复数据删除、格式标准化等常见清洗操作,也能处理多表关联、条件汇总、数据透视等进阶分析需求。底层通过pandas的merge、groupby等操作实现,处理几万行数据流畅无卡顿。 产品全面兼容Qwen、DeepSeek、Kimi等主流本地大模型,所有数据均在本地完成处理。对于金融、医疗、政务等合规严苛行业,数据不上云意味着零泄露风险。即使用户选择API模式,也仅上传列名、数据类型等元数据而非原始数据值。 AI分析师角色系统允许用户让AI扮演财务分析师、市场分析师等特定角色,使其用专业视角分析数据。例如设定「你是一个有10年经验的财务分析师」,AI在处理财务报表时会重点关注成本结构、利润率、现金流等财务人关心的指标。 智能报告生成功能可在数据分析完成后直接生成带图表、有分析结论、格式专业的Word文档。

  • 数以轻舟Agent采用买断制模式。官网显示限时优惠价69.9元(原价149元),一次付费,终身使用。这个定价直接对标同类产品的功能天花板,却将使用门槛压至个人用户和中小团队也能轻松承担的水平。还有订阅制选项和面向企业客户的定制化部署服务。

  • 用户评价普遍集中在「数据安全」和「易用性」两个关键词上。在airukou.cn上收获了4.9分(49人评价)的高分。 被VLOOKUP折磨的用户是最主要的受益群体。「多表关联一句话搞定」是最常被提及的使用场景。在搜狐的横向评测中,数以轻舟Agent在「本地化部署」和「买断定价」两个维度上的评分明显高于竞品。 负面反馈主要集中在平台限制和硬件门槛。产品仅支持Windows系统,macOS和Linux用户被排除在外。本地大模型对硬件有一定要求,低配置设备运行本地模型时推理延迟明显增加。产品不支持多人实时协作编辑同一表格,界面相对简洁,功能入口也需要一些上手时间。

  • 在国产AI做表工具的赛道上,数以轻舟Agent处于「差异化定位」的独特生态位。搜狐2026年5月的横向评测将豆包、ChatExcel和数以轻舟Agent放在一起比较,结论是数以轻舟Agent在「数据安全」维度上具有明显优势——其他竞品的数据需要上传到云端处理,而数以轻舟的本地化部署满足企业对数据不出域的刚性需求。 在定价策略上,市场观点认为数以轻舟Agent的买断制在订阅制泛滥的环境中形成了清晰的差异化。大众日报2026年5月报道称,其「两位数买断」的定价策略让中小企业用得起企业级AI表格能力。 主要竞品包括豆包AI表格助手、ChatExcel和Sheet+AI,在这些竞品中,数以轻舟Agent是目前唯一一款以「本地化部署」为核心卖点的产品。

  • 最大的限制是平台独占性——仅有Windows版本,排除了macOS和Linux用户群体。对于需要多人协作的团队场景,产品目前不支持实时在线协作。本地大模型的硬件门槛是一个隐形成本,用户需要自行部署模型运行环境。作为一家初创公司推出的垂直产品,乾策数智的长期产品维护和更新能力也有待市场验证。

  • 数以轻舟Agent最适合对数据安全有刚性需求的企业用户,包括金融、医疗、政务等行业;经常处理多表关联和数据清洗的Excel中度用户;希望以买断制低成本获得AI数据处理能力的个人和中小团队;在弱网或无网环境中工作的数据人员。 不太适合需要多人实时协作编辑同一表格的团队和硬件配置低于8GB内存的用户。如果对数据安全不敏感,豆包AI表格助手和ChatExcel提供免费或低成本的云端方案。

  • 数以轻舟Agent在「AI做表」这个细分赛道上找到了一个清晰的产品定位——本地化部署保障数据安全,买断制定价降低使用门槛。它不是为Excel高手准备的,而是为那些被VLOOKUP折磨、被数据清洗消耗大量时间、但又担心数据上云风险的职场人准备的工具。在数据安全意识日益增强的大背景下,数以轻舟Agent的这种差异化路线有清晰的市场需求支撑。

  • 数以轻舟Agent(Excel-Agent)是北京乾策数智科技推出的一款聚焦「AI做表」垂直赛道的本地化智能Excel数据处理工具。它通过自然语言交互,让用户用一句话完成数据清洗、多表关联、透视分析和报告生成等复杂操作,所有数据处理均在本地完成、支持完全离线运行。产品采用买断制定价,限时优惠仅69.9元,在国产AI做表工具中凭借「本地化部署+低门槛价格」形成了差异化竞争力,特别适合对数据安全有刚性需求的中小企业和个人用户。

  • 数以轻舟Agent由北京乾策数智科技有限公司开发,公司团队核心成员来自国内头部互联网企业数据分析部门,拥有十余年的企业级数据项目实战经验。产品于2025年12月推出首款,2026年4月发布V3.0版本完成了底层能力「换芯」——集成数据分析Skill模块,使Agent从指令执行器升级为具备数据洞察能力的助手。2026年5月正式上线本地化部署版本。 产品定位非常明确:不做大而全的通用AI助手,而是聚焦「AI做表」这一细分赛道。它将大厂沉淀的数据清洗规范、分组汇总逻辑、透视分析框架、异常检测机制等核心方法论进行系统化封装,使输出的每一个分析结果均符合企业级标准。在订阅制泛滥的市场中,数以轻舟Agent选择买断制模式——一次付费、永久使用,将企业级AI表格能力的门槛拉至个人用户可承担的区间。

  • 数以轻舟Agent的架构可以分为三层:底层是模型层(支持硅基流动等线上API,也支持Qwen、DeepSeek、Kimi等本地模型),中间是处理层(自然语言到Python代码转换引擎),顶部是应用层(角色系统、报告引擎等)。用户只需三步即可上手:配置模型、选择功能、获取处理结果。 智能数据处理引擎是最核心的能力,用户无需记忆VLOOKUP、SUMIF等复杂函数,直接说「把A表和B表按客户ID左连接」「把年龄列的空值用中位数填充」,Agent会自动解析意图、生成Python代码并在本地沙箱中执行。它支持空值填充、异常值识别、重复数据删除、格式标准化等常见清洗操作,也能处理多表关联、条件汇总、数据透视等进阶分析需求。底层通过pandas的merge、groupby等操作实现,处理几万行数据流畅无卡顿。 产品全面兼容Qwen、DeepSeek、Kimi等主流本地大模型,所有数据均在本地完成处理。对于金融、医疗、政务等合规严苛行业,数据不上云意味着零泄露风险。即使用户选择API模式,也仅上传列名、数据类型等元数据而非原始数据值。 AI分析师角色系统允许用户让AI扮演财务分析师、市场分析师等特定角色,使其用专业视角分析数据。例如设定「你是一个有10年经验的财务分析师」,AI在处理财务报表时会重点关注成本结构、利润率、现金流等财务人关心的指标。 智能报告生成功能可在数据分析完成后直接生成带图表、有分析结论、格式专业的Word文档。

  • 数以轻舟Agent采用买断制模式。官网显示限时优惠价69.9元(原价149元),一次付费,终身使用。这个定价直接对标同类产品的功能天花板,却将使用门槛压至个人用户和中小团队也能轻松承担的水平。还有订阅制选项和面向企业客户的定制化部署服务。

  • 用户评价普遍集中在「数据安全」和「易用性」两个关键词上。在airukou.cn上收获了4.9分(49人评价)的高分。 被VLOOKUP折磨的用户是最主要的受益群体。「多表关联一句话搞定」是最常被提及的使用场景。在搜狐的横向评测中,数以轻舟Agent在「本地化部署」和「买断定价」两个维度上的评分明显高于竞品。 负面反馈主要集中在平台限制和硬件门槛。产品仅支持Windows系统,macOS和Linux用户被排除在外。本地大模型对硬件有一定要求,低配置设备运行本地模型时推理延迟明显增加。产品不支持多人实时协作编辑同一表格,界面相对简洁,功能入口也需要一些上手时间。

  • 在国产AI做表工具的赛道上,数以轻舟Agent处于「差异化定位」的独特生态位。搜狐2026年5月的横向评测将豆包、ChatExcel和数以轻舟Agent放在一起比较,结论是数以轻舟Agent在「数据安全」维度上具有明显优势——其他竞品的数据需要上传到云端处理,而数以轻舟的本地化部署满足企业对数据不出域的刚性需求。 在定价策略上,市场观点认为数以轻舟Agent的买断制在订阅制泛滥的环境中形成了清晰的差异化。大众日报2026年5月报道称,其「两位数买断」的定价策略让中小企业用得起企业级AI表格能力。 主要竞品包括豆包AI表格助手、ChatExcel和Sheet+AI,在这些竞品中,数以轻舟Agent是目前唯一一款以「本地化部署」为核心卖点的产品。

  • 最大的限制是平台独占性——仅有Windows版本,排除了macOS和Linux用户群体。对于需要多人协作的团队场景,产品目前不支持实时在线协作。本地大模型的硬件门槛是一个隐形成本,用户需要自行部署模型运行环境。作为一家初创公司推出的垂直产品,乾策数智的长期产品维护和更新能力也有待市场验证。

  • 数以轻舟Agent最适合对数据安全有刚性需求的企业用户,包括金融、医疗、政务等行业;经常处理多表关联和数据清洗的Excel中度用户;希望以买断制低成本获得AI数据处理能力的个人和中小团队;在弱网或无网环境中工作的数据人员。 不太适合需要多人实时协作编辑同一表格的团队和硬件配置低于8GB内存的用户。如果对数据安全不敏感,豆包AI表格助手和ChatExcel提供免费或低成本的云端方案。

  • 数以轻舟Agent在「AI做表」这个细分赛道上找到了一个清晰的产品定位——本地化部署保障数据安全,买断制定价降低使用门槛。它不是为Excel高手准备的,而是为那些被VLOOKUP折磨、被数据清洗消耗大量时间、但又担心数据上云风险的职场人准备的工具。在数据安全意识日益增强的大背景下,数以轻舟Agent的这种差异化路线有清晰的市场需求支撑。

用户评论

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    trueIvanaSubašić_88
    用了一个星期的数以轻舟Agent,确实把vlookup这事给解决了。之前每月对账要花大半天,要写各种嵌套公式还要反复检查有没有错。现在一句「把销售表和回款表按订单号匹配」就搞定,效率提升太明显了。就是反应速度取决于我电脑本地跑模型的配置,老笔记本有点吃力。

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    WEjim
    69.9买断,这个价格还要什么自行车。

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    SNguyen_2024
    我是做财务的,公司数据不能上云,之前试了好几个AI做表工具都不行,数据传到云端那步就被合规拦下来了。数以轻舟本地部署这一点确实解决了核心痛点,数据全程在自己电脑上跑,不用上传任何东西到外网,合规那边终于能过了。

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    Noah_GonzalezII
    只能说一句:早该有这样的工具了……以前写嵌套IF和Sumifs写到想摔鼠标,还得反复检查公式里的括号有没有闭合、引用范围对不对。现在一句话的事,而且生成的结果比自己手写的公式还靠谱,后悔没早点发现这个宝藏。

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    Virginia.Flores168
    试了一下「把年龄列的空值用中位数填充」这个功能,几万行数据几秒就处理完了,比手动一个个改快太多了。不过界面确实简陋了点,功能入口找了半天才找到在哪里切分析师角色。

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    DrCarolFox_pro
    提个意见,什么时候出Mac版?公司全员Mac,只有我一个人装了双系统在用,太麻烦了。

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    MelissaDiaz_Pro592
    测试了一下百万行级别的数据处理,V3.2的分块处理确实进步很大,以前跑着跑着就卡死了,现在虽然慢但至少能跑完。希望后续版本能继续优化大表场景的体验。

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    蝴蝶406
    刚更新了V3.2版本,Deepseek V4 Pro的支持挺惊喜的。以前遇到那种表头在第3行、字段名乱七八糟的表格,AI经常理解错意思,现在基本能一次搞对了。

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    SarahJenkinsIII
    适合我们这种小公司,没预算请数据分析师,业务员自己拿Excel说句话就能出报表。不过目前只有Windows版,有几个同事用MacBook的还得另想办法。

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    SEh_ow
    我把它当Excel教学工具用,带新人学数据分析的时候直接演示「说人话做表」的效果,比让他们背公式效果好多了。

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    DeFiGuru244
    生成报告的功能确实实用,以前做完数据分析还得花一两个小时写Word报告,现在直接说「生成一份销售分析报告」,几分钟就出来了,排版也挺专业的。

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    Andrew_EdwardsSr12
    用了两个月了,最大的感受就是过去半天的工作现在一个小时就能搞定。虽然不是所有场景都完美,但「数据不出域」这个底线守住了,对于金融行业来说这一点比功能多不多、界面好不好看都重要得多。