V rozvíjajúcom sa prostredí digitálnej technológie už databázy nie sú len pasívnymi zapisovačmi údajov, ale vstupujú do centra pozornosti ako aktívne motory rozumovania. Ako sa ponárame do agentickej éry, autonómni agenti predefinujú obchodné operácie so svojou schopnosťou vnímať, rozumieť, konať a učiť sa. Skutočná výzva spočíva v zabezpečení toho, aby tieto inteligentné systémy udržiavali dôveru a kontrolu. Podľa Google Cloud je riešením transformácia konvenčnej databázy na AI-natívnu platformu, ktorá funguje ako svedomie agenta a objasňuje nielen to, čo sa stalo, ale prečo sa to stalo.

Tri kľúčové mandáty k vedeniu

  1. Transformácia databázy: Vodcovia majú úlohu vyvíjať svoje dátové platformy z statických úložísk na aktívnych účastníkov v rozhodovaní riadenom umelou inteligenciou. Prechod si vyžaduje integráciu percepcie, kognície a akcie v rámci databázy.
  2. Vytvorenie AI výhody pomocou znalostných grafov: Konkurenčná výhoda v tejto ére je vybudovaná na základe komplexných proprietárnych dát štruktúrovaných v rámci podnikových znalostných grafov, ktoré umožňujú sofistikované rozumové schopnosti.
  3. Prijatie ‘AgentOps’ na rýchle nasadenie AI: Zrýchlenie dodávania hodnoty AI je zásadné. Implementácia rámcov AgentOps prekonáva prekážky v pracovných tokoch ľudí, čo umožňuje rýchle prechody od konceptu k produkčným autonómnym systémom.

Fáza jedna: Ovládnutie percepcie

Vytváranie agentov s dokonale vyvinutými percepčnými schopnosťami je kľúčové. Spoločnosti ako The Home Depot to demonštrujú so svojím agentom ‘Magic Apron’, ktorý ponúka zákazníkom v reálnom čase prispôsobené usmernenia. Transformácia sa opiera o spojenie reálnych operačných dát s analytickými poznatkami, unifikujúc tok informácií v rámci platforiem ako BigQuery, Spanner a AlloyDB.

Odomknutie celkového obrazu

Vybavenie agentov schopnosťou chápať nestruktúrované dáta - akými sú texty alebo obrázky - je nevyhnutné. Platformy ako BigQuery umožňujú unifikované spracovanie dát, čo agentom umožňuje využívať multimodálne informácie na obohatené rozhodovanie, odrážajúc úspech pozorovaný v biologických modeloch, ako je DeepMind’s AlphaFold 3.

Zabezpečenie zhody a bezpečnosti

Rýchlosť strojovo rýchlych rozhodnutí si vyžaduje správu. Transformácia katalógov dát na AI-vedomé kontrolné stanice ako Dataplex je životne dôležitá, aby sa zaistilo, že agentove akcie sú v súlade s preddefinovanými bezpečnostnými a zhodymi protokolmi.

Fáza dva: Zlepšovanie kognície a rozumovania

Schopnosť presne vnímať musí byť doplnená silnou kognitívnou architektúrou. Systémy ako Spanner a BigQuery poskytujú schopnosť krátkodobej a dlhodobej pamäte, nevyhnutnú pre rozumovanie a odvádzanie poznatkov z rozsiahlych datasets.

Budovanie rozumových schopností

Zavedenie GraphRAG umožňuje systémom AI bezproblémovo prepojiť rôzne zdroje dát, podporujúc hlbšie poznatky a pokročilé riešenie problémov. Toto umiestňuje podnikový znalostný graf ako definitívny priekopník v AI stratégii.

Fáza tri: Konanie s dôverou

Dôvera je základným kameňom AI-natívnej éry. Vloženie schopností AI priamo do dátových platforiem podporuje transparentné rozumovanie agenta, otvárajúc nové horizonty pre dôveryhodné nasadenie AI, ako dokazujú čelesené priekopnícke práce DeepMind-u na vysvetliteľnej AI.

Od teórie k praxi: AgentOps v akcii

Keď sa dôvera zavedie, rýchlosť sa stáva kľúčovou. Prijatím praktík AgentOps spoločnosti ako Gap Inc. zrýchľujú svoje AI iniciatívy, využívajúc plne integrované ekosystémy postavené na platformách ako Vertex AI, usmerňujúc prechod z vývoja k nasadeniu.

Pohyb vpred v AI-natívnej ére

Cesta do agentickej éry si vyžaduje architektúru kompletného AI-natívneho stacku. Spojením percepcie, kognitívneho inžinierstva a ovládnutím finálnej míle v rámci AgentOps môžu organizácie transformovať AI experimenty na zmysluplnú obchodnú hodnotu.

Úloha je nastavená pre éru, kde databázy konajú s percepciou, rozumným uvažovaním a umožňujú operácie autonómne riadenou rýchlosťou, sľubujúce transformačnú budúcnosť.