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字节跳动 · TikTok Live
部门与业务背景
TikTok Live 业务团队负责直播生态的运营与增长。面对直播场景中每日产生的海量业务数据（流量、转化、营收、用户行为），团队需要一套能够自动理解数据、发现问题并给出分析结论的智能系统，以替代大量重复的人工取数与归因工作。
核心职责与成果
全栈 Agent 应用 BMO（从零构建）
- 基于 LangGraph 的 DeepAgents 架构，从 0 到 1 搭建面向复杂业务数据的全栈分析 Agent，支持自然语言提问到可执行分析报告的端到端闭环
- 设计 ReAct 式推理循环，使 Agent 能自主规划"取数 → 清洗 → 异常检测 → 根因归因 → 多维下钻"的执行链路
自动化异常检测与根因归因
- 构建时序异常检测模块，对核心指标（观看时长、打赏、GMV 等）进行实时监测，自动标注突变点与异常区间
- 引入多维归因算法，沿"渠道 / 地区 / 主播 / 内容类型"等维度自动定位异常来源，将排查耗时从小时级缩短至分钟级
- 支持深层次多维交叉分析，自动生成可读的分析结论与可视化图表
工程化落地
- 对接内部数据仓库与 OLAP 引擎，设计工具调用（Tool-calling）接口层，保障取数稳定与可观测
- 参与 Agent 推理链路的可观测性建设，沉淀 prompt 与工具编排的最佳实践文档