该来的还是来了，老板想搞 AI Agent 来做数据分析，让我来调研下。 
现在核心需求点是具体场景是对甘特图的原始数据（有数据库，数据可达百万）用 AI 进行分析，找到其中异常的数据。现在判断这样的异常的数据可能需要多个经验丰富的工程师人工判断，使用 AI 提升效率。最终产品需要做商业化。 
问了下 AI，输出了一套看着比较靠谱的方案。 
因为业务中源数据可能会比较多，几十万条甚至上百万条都有可能，直接作为上下文塞给大模型不现实。 
通过传统算法和 LLM 的混合模式做 AI Agent： 

数据预处理： 通过规则和算法预处理数据，完成时间冲突检测、依赖关系检查、阈值检查。
异常识别： 上轻量级的机器学习模型（如孤立森林等）识别偏离正常模式的数据点。
专家分析与报告： 将发现的异常数据，输入给经过少量高质量数据微调过的 LLM，让 LLM 扮演一个“项目管理专家”的角色，对这些潜在问题...