建议优化多维表格 AI 功能

一、当前多维表格 AI 功能存在的核心问题

结合自身使用体验和社区反馈，梳理出以下 5 类核心问题，均直接影响实际使用效率：

1. AI 数据分析与多维表格核心特性脱节：多维表格的核心价值是多数据表间的勾稽关联，但现有 AI 数据分析仅支持单表操作，无法对关联数据表进行联合分析，无法挖掘多表联动的数据分析价值，本质是缺少支撑多表分析的关系型数据库数据模型。

2. 脚本编辑器 AI 功能缺失，体验不统一：AirScript、PY 脚本编辑器尚未上线 WPS AI for AirScript 功能，而该功能已在本地表格、在线智能表格落地，导致在多维表格中进行脚本定制时，无法借助 AI 编程提升效率，与全系表格产品的 AI 功能形成明显脱节。

3. 自动化流程 AI 节点稳定性不足：创建「定时触发 + AI 生成文本 + 发送消息」的自动化流程时，后台日志显示「运行成功」，但实际因「模型服务器繁忙」无法完成消息发送和 AI 文本生成，且部分运行耗时明显变长，AI 节点成为自动化流程的「卡点」。

4. AI 功能品类匮乏，覆盖场景有限：目前仅支持 AI 快速建表、仪表盘解读、基础 AI 数据分析和部分 AI 字段功能，而本地 / 在线智能表格已上线的AI 公式、AI 函数、AI 条件格式、AI 表格助手等高频实用功能均未落地，功能完整性不足。

5. 现有 AI 交互及工具支撑不足：已上线的 AI 字段功能仅支持基础的文本生成、总结，无上下文对话、推理过程展示等深度交互能力；同时缺少专业的数据分析工具与 AI 结合，无法满足高阶数据处理需求。

二、问题产生的核心根源分析

结合多维表格的产品定位和技术特性，分析问题根源主要集中在 4 个方面：

1. 底层架构未适配 AI 多表分析需求：尽管多维表格支持基础的跨表计算，但未搭建完善的关系型数据库数据模型，未建立不同数据表字段间的逻辑对应关系，导致 AI 引擎无法识别、解析多表关联关系，成为跨表分析的根本技术障碍。

2. 全系 AI 功能迭代协同性不足：金山办公已明确计划将原生 Office 办公智能体覆盖至全系表格产品，但多维表格的 AI 功能迭代节奏滞后，脚本编辑器、AI 公式等功能未与本地 / 在线智能表格同步落地，导致产品间体验割裂。

3. AI 服务资源配置与使用需求不匹配：自动化流程的 AI 节点依托外部大模型支撑，但模型服务器的资源配置未跟上用户的实际使用需求，高峰时段出现资源紧张、响应超时，且缺乏有效的运行监测机制，导致日志反馈与实际运行状态不符。

4. AI 功能规划未充分贴合多维表格场景：目前的 AI 功能仍以「基础数据处理」为主，未围绕多维表格「流程化管理、轻量系统搭建」的核心场景做深度适配，也未将 AI 与专业数据分析工具结合，导致功能实用性和高阶能力不足。

三、多维表格用户的核心 AI 功能诉求

作为多维表格的使用者，结合个人和企业协同办公的实际场景，核心诉求可总结为 6 点：

1. 希望 AI 数据分析能深度适配多表关联特性，支持跨数据表的关联分析、预测分析，充分发挥多维表格的核心价值；

2. 要求全系表格 AI 功能统一，多维表格的脚本编辑器、数据处理工具同步上线 AI 功能，消除产品间的体验割裂；

3. 保障自动化流程中 AI 节点的稳定性和真实性，杜绝「日志成功、实际失效」的情况，提升流程执行效率；

4. 尽快补齐 AI 功能品类，上线 AI 公式、AI 函数等高频工具，实现与本地 / 在线智能表格的 AI 体验无差别；

5. 引入SQL 专业工具 + AI的组合能力，降低专业数据分析的使用门槛，满足企业和个人的高阶数据处理需求；

6. 优化现有 AI 功能的深度交互能力，支持上下文对话、推理过程展示，让 AI 功能更贴合实际使用场景。

四、优化多维表格 AI 功能的必要性和重要性

从产品发展、用户体验和市场竞争的角度，优化 AI 功能具备极强的必要性和重要性：

1. 落地多维表格的核心产品价值：多维表格的核心是「多表关联的流程化数据管理」，AI 功能的优化能让这一核心价值真正落地，避免产品仅停留在「数据存储」层面，成为真正的轻量数据管理工具。

2. 契合金山办公全系 AI 办公的布局：金山办公已推出 WPS AI 3.0（灵犀），并计划将原生办公智能体覆盖全系产品，优化多维表格 AI 功能是实现「一站式 AI 办公」的关键环节，能提升全系产品的协同性。

3. 提升产品市场竞争力：当前飞书、钉钉等友商均在多维表格赛道发力 AI 功能，优化 WPS 多维表格的 AI 能力，能在同类产品中形成差异化优势，吸引更多企业和个人用户。

4. 满足企业协同办公的实际需求：多维表格的核心用户是企业团队，AI 功能的优化能大幅提升企业的数据处理效率、流程自动化效率，降低低代码搭建小微系统的成本，契合企业数字化转型的轻量需求。

5. 提升用户粘性，解决核心体验痛点：当前的 AI 功能问题已成为用户使用的主要卡点，优化后能有效提升使用体验，让用户更愿意将多维表格作为核心的数据管理和流程搭建工具。

五、具体的优化解决方案及建议

结合问题根源和用户诉求，提出 6 点具体、可落地的优化建议，兼顾底层架构、功能同步、资源配置和体验打磨：

（一）重构底层数据模型，支撑 AI 跨表分析

1. 搭建适配多维表格的关系型数据库数据模型，建立不同数据表字段间的勾稽关系和逻辑对应，为 AI 跨表分析提供底层技术支撑；

2. 优化 AI 数据分析引擎，使其能识别、解析多维表格的跨表关联规则，支持对关联数据表进行数据检查、关联洞察、趋势预测等操作，充分挖掘多表数据的价值。

（二）同步全系 AI 功能，消除体验割裂

1. 尽快为 AirScript、PY 脚本编辑器上线WPS AI for AirScript功能，实现与本地表格、在线智能表格的 AI 编程功能同步，提升脚本定制效率；

2. 按优先级补齐 AI 功能品类，先上线AI 公式、AI 函数、AI 条件格式等高频实用功能，再逐步落地 AI 表格助手，保持全系表格 AI 功能的一致性、完整性。

（三）优化 AI 服务资源，保障自动化节点稳定

1. 对自动化流程 AI 节点对应的模型服务器进行资源扩容，并根据用户实际使用量动态调配资源，解决「模型服务器繁忙」的问题；

2. 完善 AI 节点的运行监测和日志反馈机制，让运行日志真实反映 AI 节点的实际执行状态（如生成失败、发送失败），方便用户排查问题；

3. 优化 AI 节点的运行逻辑，减少不必要的资源消耗，缩短运行耗时，提升自动化流程的整体执行效率。

（四）引入专业工具，强化 AI + 数据处理能力

1. 为多维表格引入SQL 视图、SQL 编辑器，满足专业用户的高阶数据分析需求；

2. 同步开发Text to SQL Agent功能，让用户通过自然语言生成 SQL 语句，降低专业工具的使用门槛，实现 AI 与 SQL 的深度结合；

3. 推动WPS Power Query 尽快适配多维表格，支持多维表格的数据提取、转换、加载，提升数据预处理能力，与 AI 分析形成互补。

（五）打磨 AI 交互体验，丰富现有 AI 功能场景

1. 优化现有 AI 字段、AI 数据分析功能的交互能力，支持上下文对话、多轮修改、推理过程展示，提升 AI 功能的实用性；

2. 拓展 AI 字段的适用场景，丰富智能提取、内容总结、智能分类的功能维度，适配合同管理、简历助手、业务数据分析等更多企业场景。

（六）建立用户反馈机制，快速迭代 AI 功能

1. 在多维表格内增设AI 功能反馈入口，及时收集用户对 AI 功能的问题和需求；

2. 定期发布 AI 功能的更新计划和迭代进度，让用户了解产品优化方向，提升用户参与感。

多维表格作为 WPS 布局企业协同办公的重要产品，其 AI 功能的完善程度直接决定了产品的核心竞争力和用户体验。希望 WPS 官方团队能重视当前 AI 功能存在的问题，结合产品「轻量数据枢纽 + 流程补位」的定位，尽快落地上述优化建议，让多维表格的 AI 功能真正贴合用户需求，充分发挥「AI + 多表关联」的协同价值。