Почему команды по работе с данными лучше всего подготовлены к успешному внедрению агентного ИИ с интеграцией данных и MCP

Создание агентов ИИ — это первый шаг, и приятно видеть, что предприятия исследуют этот путь. Но это только первый шаг. Для настоящей ценности предприятия эти агенты должны беспрепятственно подключаться к вашей экосистеме данных посредством надежной интеграции, стандартизированных протоколов и управляться опытными командами по работе с данными.

Необходимость предоставить агентам ИИ доступ к данным и подключить их к необходимым инструментам и функциям привела к созданию Модель контекстного протокола (MCP). MCP позволяет агентам взаимодействовать с инструментами и источниками данных, используя общий язык, используя ИИ из поколение в казнь (подробнее об этом позже).

А кто лучше всего подходит для создания и управления этими агентами? Часто это те, кто уже понимает данные, системы и рабочие процессы компании. Их знание того, как все работает вместе, от внутренних процессов до бизнес-правил, дает им преимущество в проектировании агентов, которые будут компетентными и надежными.

В этой статье мы рассмотрим, как команды по работе с данными могут использовать интеграцию данных и исполнительные возможности MCP для достижения успеха в области агентного ИИ.

Интеграция данных для агентного ИИ: секретный ингредиент

Ваша BI или аналитическая платформа приносит пользу, когда получает высококачественные данные для работы. То же самое касается и ваших агентов ИИ.

Решения по интеграции данных, которые мы создали здесь Astera помогли предприятиям интегрировать разрозненные источники данных, интуитивно извлекая данные из собственных приложений, облачных сервисов, баз данных и т. д. Это позволило нашим клиентам усилить свои инициативы в области бизнес-аналитики (BI) и аналитики, автоматизируя ручные рабочие процессы с помощью таких технологий, как ETL (извлечение, преобразование, загрузка), OCR (оптическое распознавание символов) и хранилище данных.

В результате предприятия, которые оптимизировали управление данными, готовы к успеху агентского ИИ. Эти же технологии можно использовать для предоставления агентам ИИ доступа в режиме реального времени к корпоративным данным, чтобы они могли рассуждать, принимать решения и действовать осмысленно.

«Организации сталкиваются с трудностями при интеграции данных ИИ из-за разрозненности информации, неравномерного качества данных и неэффективных процедур. Для решения этих проблем необходимы стратегические изменения, такие как внедрение передовых технологий управления данными, содействие межведомственному сотрудничеству и принятие подхода, ориентированного на данные».

-Марийоно Дви и Акмаль Нур Алиф Акмаль в «Стратегический пересмотр: переосмысление интеграции данных для оптимального использования ИИ

Модель контекстного протокола (MCP): общий язык

До сих пор мы говорили о том, что реальная ценность агентного ИИ заключается в том, насколько хорошо он может взаимодействовать и интегрироваться с внешними инструментами и источниками данных. До недавнего времени это делалось через интерфейсы прикладного программирования (API). Однако, Антропный В конце прошлого года был представлен новый открытый стандартный протокол, который стандартизирует взаимодействие языковых моделей с внешними данными и инструментами.

Мартин Кин Лучше всего это описывается как MCP, как порт USB-C для ваших агентов ИИ. Так же, как USB-C позволяет вам легко подключать различные типы периферийных устройств к вашему компьютеру, MCP делает то же самое для ваших агентов. Он стандартизирует соединения между вашими агентами, LLM, внешними источниками данных и системами.

Хотя MCP и API имеют несколько общих черт, некоторые фундаментальные различия делают MCP лучшим выбором для всего, что касается ИИ. Например, MCP специально созданы для LLM и агентов, тогда как API — это скорее интерфейс общего назначения. Это приводит к тому, что MCP обладают такими возможностями, как динамическое обнаружение во время выполнения, что позволяет агентам находить, интегрировать и использовать новые возможности в режиме реального времени.

Кроме того, MCP стандартизируют интерфейс, что означает, что каждый сервер MCP использует один и тот же протокол (в отличие от API, которые уникальны, и их протоколы различаются в зависимости от сервиса).

MCP должен стать стандартом связи для агентного ИИ, получив широкое признание и внедрение.

MCP становится стандартным протоколом для всех взаимодействий агентов, что открывает целый новый мир возможностей для того, как много могут делать ваши агенты и как легко они могут масштабироваться. Единственная реальная проблема, таким образом, заключается в том, насколько хорошо вы можете интегрировать свои источники данных и приложения в свои агентские рабочие процессы.

Создавайте ИИ с помощью инженеров по обработке данных: нужные люди

Наконец, давайте обсудим, кто в организации лучше всего подготовлен к созданию этих агентов ИИ. Нашим первым инстинктом может быть указание на команду разработчиков, которые могут написать необходимый код.

Однако этот подход подрывает ценность, которую можно извлечь из ИИ, поскольку наши технические ресурсы не обязательно являются нашими экспертами по данным. Вместо этого, если мы уполномочиваем экспертов по данным из разных областей создавать агентов, мы делаем ИИ основной частью этики компании, поощряем принятие в масштабах всей организации и способствуем созданию и реализации идей и реализации ИИ, добавляющих ценность.

Поскольку успех разработки агентов ИИ во многом зависит от интеграции данных и MCP, на инженерах по обработке данных лежит ответственность за создание рабочих процессов агентов, которые могут работать стабильно и надежно.

Заключение

Подводя итог нашему обсуждению, можно сказать, что стратегическое преимущество агентного ИИ заключается в следующем:

• Интеграция внутренних источников данных, систем, приложений и многого другого,
• использование MCP для облегчения связи с внешними инструментами и функциями, а также
• предоставление экспертам по данным возможности создавать ИИ-агенты и приложения, обеспечивающие реальную окупаемость инвестиций.

Чтобы извлечь это преимущество, потребовался новый подход к созданию агентов и приложений ИИ, что привело нас к Astera Конструктор агентов ИИ.

Благодаря более чем Asteraпредприятия могут делать все это с помощью единой визуальной платформы, которая позволяет как технически подготовленным, так и нетехническим пользователям создавать, тестировать и развертывать приложения ИИ за считанные часы.

Однако то, что устанавливает Astera AI Agent Builder apart — это фундамент интеграции данных нашей организации. Используя возможности Astera Стек данныхAgent Builder позволяет предприятиям легко интегрировать свои приложения ИИ с внутренними источниками данных, системами, облачными ресурсами, а также внешними инструментами и приложениями.

Присоединяйтесь к списку ожидания для раннего доступа или просмотра нашего первый взгляд на продукт здесь.