最后编辑于2026年10月26日
Careem 是一家总部位于阿联酋的超级应用，提供网约车、生鲜配送、餐饮外卖和汇款等服务，其数据工程团队规模精简，却支撑着超过 5,000 个模型。该公司的技术栈完全由内部自主研发，并从数据摄取、数据转换到商业智能分析，全程采用开源工具，其中 dbt 负责数据转换工作。在 2026 年 dbt 峰会的一场分论坛上，数据平台团队的工程经理 Niyazulla Khan Pathan 和数据平台团队的首席软件工程师 Akash Srivastava 介绍称，团队目前积压了逾 100 项待处理的数据需求，而每项需求以往都需要一到两周才能得到答复。
他们首次尝试的修复方案再明显不过：让大型语言模型直面问题，由它来编写模型。然而这一方案并未奏效，因为当人类评审人员仅粗略浏览AI生成的代码以寻找模式，而非逐行细读时，往往会遗漏那个导致流水线中断的边缘情况，进而动摇企业对数据结果的信任。
“信心来源于验证，而并非真正来自代码生成器，”斯里瓦斯塔瓦表示。“任何大型语言模型都能写出代码。将这些代码合并的自信，则源自端到端的验证。”
这便成为了其四支柱代理架构的设计原则。基于开放元数据构建的上下文层，为代理提供了表级与列级的文档、血缘关系、诸如 AOV 和 GTV 等术语的词汇表，以及集中化的指标定义，从而避免代理对含糊不清的术语进行猜测。
一个规范锁定步骤会强制客服在撰写任何内容之前，就粒度、指标定义和筛选条件提出澄清性问题。仅凭这一步就能杜绝一种常见的错误模式：在 Careem，仅凭“收入”这一表述，根据提问者的不同，可能指 GTV、GMV 或订单数量；而如今，客服会主动询问具体是哪一项，而不是默默认定并寄希望于猜对。
该平台还明确划定了两条界限：一条是专用于完全受管、联邦化的指标的“黄金层”，另一条则是用于一次性分析师请求的“临时层”；后者在30天后要么被提升为正式的数据集市，要么自动清理。在Careem这样的规模下，这种数据管理至关重要：仅在过去一年，团队就清除了3.6PB的临时数据。
结构化护栏在沙盒化的开发环境中隔离了每个代理生成的变更，采用独立的 IAM 角色、存储路径和计算资源，确保代理所执行的任何操作都无法触及生产环境。此外，代理循环会编译、测试并落实每一项变更，自动捕获类型不匹配等错误并予以修复，直至运行成功，而无需人工审核拉取请求。
在一次现场演示中，一位分析师用通俗易懂的英语提出的需求——“我想获取每位商家的每日餐饮收入”——在短短几分钟内就转化为一个经过全面测试、文档齐全的 dbt 模型，并生成了一条 pull request；期间还经历了两次测试失败，但模型能够自动修正。该 pull request 上的自动化检查不仅涵盖了标准的 dbt 测试，还进一步验证了数据是否按预期从 bronze 层顺利流转至 silver 层，再进入 gold 层，并对照 Careem 的领域规范校验了模型的存储位置。首次沙盒运行因数据类型不匹配而失败；智能代理读取了错误信息，予以修正后重新执行。
第二次运行失败，是因为所需的一列位于另一个源表中；代理通过上下文层找到了该列，将其加入后重新运行。只有在一次干净的运行之后，拉取请求才会提交给人工审核。
结果表明：指标交付时间从两到三周缩短至数小时，Careem 约90%的新模型如今均基于该框架生成，自该流程上线以来未发生任何严重（sev0）或次严重（sev1）故障。
该团队还内置了重复请求保护机制：由于每次变更都会经过 dbt 清单，因此对于已添加列的二次请求将被拦截，并重定向至现有模型，而不会创建一个几乎完全相同的模型。
而且整个平台的搭建速度非常快：Careem 于12月开始评估 dbt，到3月已建成完整的基础设施，并在4月或5月让该代理正式上线，而遗留数据仓库的迁移工作本身仅又花了短短几周时间。正如 Pathan 在演讲结尾所言：“生成器很简单，验证层才是真正的核心产品。”
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