لماذا تتمتع فرق البيانات بأفضل وضع لتحقيق النجاح في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيل من خلال تكامل البيانات وحلول إدارة البيانات (MCPs)

بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي هو الخطوة الأولى، ومن المشجع أن نرى الشركات تستكشف هذا المجال. لكنها ليست سوى الخطوة الأولى. لتحقيق قيمة حقيقية للشركة، يجب أن يتصل هؤلاء الوكلاء بسلاسة بنظام بياناتك البيئي من خلال تكامل قوي وبروتوكولات موحدة، وأن يخضعوا لتوجيهات فرق بيانات ذات خبرة.

لقد أدت الحاجة إلى منح وكلاء الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى البيانات وربطهم بالأدوات والوظائف الضرورية إلى إنشاء بروتوكول سياق النموذج (MCP). يتيح MCP للوكلاء التفاعل مع الأدوات ومصادر البيانات باستخدام لغة مشتركة، مما يأخذ الذكاء الاصطناعي من جيل إلى (المزيد عن ذلك لاحقًا).

من هم الأشخاص الأنسب لبناء وإدارة هذه الوكلاء؟ غالبًا ما يكونون من يفهمون بيانات الشركة وأنظمتها وسير عملها. معرفتهم بكيفية تكامل كل شيء، من العمليات الخلفية إلى قواعد العمل، تمنحهم أفضلية في تصميم وكلاء أكفاء وموثوقين.

في هذه المقالة، نستكشف كيف يمكن لفرق البيانات الاستفادة من تكامل البيانات وقدرات تنفيذ MCP لتحقيق نجاح الذكاء الاصطناعي الوكيل.

تكامل البيانات للذكاء الاصطناعي الوكيل: المكون السري

تُحقق منصة ذكاء الأعمال أو التحليلات الخاصة بك قيمةً كبيرةً عندما تحصل على بيانات عالية الجودة للعمل عليها. وينطبق الأمر نفسه على وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك.

حلول تكامل البيانات التي قمنا ببنائها هنا في Astera ساعدنا المؤسسات على دمج مصادر بيانات متباينة، واستخراج البيانات بسهولة من التطبيقات الأصلية، والخدمات السحابية، وقواعد البيانات، وغيرها. مكّن هذا عملاءنا من تعزيز مبادراتهم في مجال ذكاء الأعمال والتحليلات، مع أتمتة سير العمل اليدوي باستخدام تقنيات مثل استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL)، والتعرف الضوئي على الحروف (OCR)، وتخزين البيانات.

نتيجةً لذلك، أصبحت الشركات التي بسّطت إدارة بياناتها مهيأة لنجاح الذكاء الاصطناعي الوكيل. يمكن استخدام هذه التقنيات نفسها لمنح وكلاء الذكاء الاصطناعي وصولاً فورياً إلى بيانات المؤسسة، ليتمكنوا من التفكير واتخاذ القرارات والتصرف بطرق فعّالة.

تواجه المؤسسات تحديات في دمج بيانات الذكاء الاصطناعي بسبب حواجز المعلومات، وتفاوت جودة البيانات، وعدم فعالية الإجراءات. ولمعالجة هذه المشكلات، لا بد من إجراء تغييرات استراتيجية، مثل تطبيق تقنيات متقدمة لإدارة البيانات، وتعزيز التعاون بين الإدارات، واعتماد نهج يركز على البيانات.

-ماريونو دوي وأكمل نور أليف أكمل في "الإصلاح الاستراتيجي: إعادة صياغة تكامل البيانات لتحقيق الاستخدام الأمثل للذكاء الاصطناعي"

بروتوكول سياق النموذج (MCP): اللغة المشتركة

حتى الآن، تحدثنا عن كيف أن القيمة الحقيقية للذكاء الاصطناعي الوكيل تكمن في قدرته على التفاعل والتكامل مع الأدوات الخارجية ومصادر البيانات. حتى وقت قريب، كان يتم ذلك من خلال واجهات برمجة التطبيقات (APIs). ومع ذلك، أنثروبي قدمت في أواخر العام الماضي بروتوكولًا قياسيًا مفتوحًا جديدًا يعمل على توحيد كيفية تفاعل نماذج اللغة مع البيانات والأدوات الخارجية.

مارتن كين يُوصف MCP بأنه منفذ USB-C لوكلاء الذكاء الاصطناعي. وكما يتيح لك USB-C توصيل أنواع مختلفة من الأجهزة الطرفية بجهاز الكمبيوتر بسلاسة، فإن MCP يفعل الشيء نفسه لوكلاءك. فهو يُوحّد الاتصالات بين وكلاءك، وأنظمة إدارة التعلم (LLM)، ومصادر البيانات الخارجية، والأنظمة.

على الرغم من وجود أوجه تشابه عديدة بين منصات إدارة التطبيقات (MCPs) وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، إلا أن بعض الاختلافات الجوهرية تجعلها الخيار الأمثل لجميع جوانب الذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، صُممت منصات إدارة التطبيقات خصيصًا لخبراء التعلم الآلي (LLMs) والوكلاء، بينما تُعدّ واجهات برمجة التطبيقات (APIs) واجهةً عامة الاستخدام. هذا يؤدي إلى امتلاك منصات إدارة التطبيقات (MCPs) قدرات مثل الاكتشاف الديناميكي أثناء التشغيل، والذي يُمكّن الوكلاء من العثور على قدرات جديدة ودمجها والاستفادة منها في الوقت الفعلي.

بالإضافة إلى ذلك، تقوم MCPs بتوحيد الواجهة، مما يعني أن كل خادم MCP يتحدث نفس البروتوكول (على عكس واجهات برمجة التطبيقات، والتي تكون فريدة، وتختلف بروتوكولاتها بين الخدمات).

من المقرر أن يصبح MCP هو معيار الاتصال للذكاء الاصطناعي الوكيل، حيث يشهد قبولًا وتبنيًا واسع النطاق.

إن تحول MCP إلى بروتوكول قياسي لجميع تفاعلات الوكلاء يفتح آفاقًا جديدة من الإمكانات فيما يتعلق بقدرة وكلائك على إنجاز المهام وسهولة توسيع نطاقهم. لذا، يكمن التحدي الحقيقي الوحيد في مدى قدرتك على دمج مصادر بياناتك وتطبيقاتك في سير عمل الوكلاء.

بناء الذكاء الاصطناعي مع مهندسي البيانات: الأشخاص المناسبون

أخيرًا، دعونا نناقش من في المؤسسة هو الأقدر على بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي. قد يكون رد فعلنا الأول هو الإشارة إلى فريق المطورين القادر على كتابة الشيفرة البرمجية اللازمة.

مع ذلك، يُقوّض هذا النهج القيمة المُستمدة من الذكاء الاصطناعي، لأن مواردنا التقنية ليست بالضرورة خبراء بياناتنا. بدلاً من ذلك، إذا مكّنّا خبراء البيانات من مختلف المجالات من بناء الوكلاء، فإننا نجعل الذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من فلسفة الشركة، ونشجع على تبنيه على مستوى المؤسسة، ونُسهّل ابتكار وتنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي ذات القيمة المضافة.

نظرًا لأن نجاح تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل كبير على تكامل البيانات و MCPs، فإن العبء يقع على عاتق مهندسي البيانات لصياغة سير عمل وكيل يمكنها تقديم النتائج بشكل ثابت وموثوق.

الخلاصة

ولتلخيص مناقشتنا حتى الآن، فإن الميزة الاستراتيجية للذكاء الاصطناعي الوكيل تكمن في:

• دمج مصادر البيانات الداخلية والأنظمة والتطبيقات والمزيد،
• الاستفادة من منصات إدارة الأجهزة لتسهيل الاتصال بالأدوات والوظائف الخارجية، و
• تمكين خبراء البيانات من بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات التي تحقق عائد الاستثمار الحقيقي.

لاستخراج هذه الميزة، كان هناك حاجة إلى نهج جديد لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، مما قادنا إلى Astera منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي.

التكنولوجيا مع Asteraيمكن للمؤسسات القيام بكل هذا من خلال منصة مرئية موحدة تتيح للمستخدمين الفنيين وغير الفنيين إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي واختبارها ونشرها في غضون ساعات.

ومع ذلك ، ما يحدد Astera يُعدّ مُنشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي أساسًا لتكامل البيانات في مؤسستنا. من خلال الاستفادة من قدرات Astera مكدس البياناتيتيح Agent Builder للمؤسسات دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بسهولة مع مصادر البيانات الداخلية والأنظمة وموارد السحابة والأدوات والتطبيقات الخارجية.

انضم إلى قائمة الانتظار للوصول المبكر أو عرض النظرة الأولى للمنتج هنا.