构建 AI 代理是第一步，看到企业探索这条途径令人欣喜。但这仅仅是第一步。为了实现真正的企业价值，这些代理必须通过强大的集成、标准化的协议无缝连接到您的数据生态系统，并由知识渊博的数据团队指导。

让人工智能代理访问数据并将其连接到必要的工具和功能的需求导致了 模型上下文协议（MCP）。 MCP 允许代理使用通用语言与工具和数据源进行交互，从而将 AI 从 代 至 执行 （稍后会详细介绍）。

那么，最适合构建和管理这些代理的人是谁呢？通常是那些已经了解公司数据、系统和工作流程的人。他们了解从后端流程到业务规则等所有环节的运作方式，这使得他们在设计出称职可靠的代理方面占据先机。

在本文中，我们探讨数据团队如何利用数据集成和 MCP 的执行能力来实现代理 AI 的成功。

Agentic AI 的数据集成：秘密成分

当您的 BI 或分析平台获得高质量数据时，它就能创造价值。对于您的 AI 代理来说，也是如此。

我们在这里构建的数据集成解决方案 Astera 帮助企业整合不同的数据源，直观地从原生应用、云服务、数据库等平台提取数据。这使得我们的客户能够支持其商业智能 (BI) 和分析计划，同时使用 ETL（提取、转换、加载）、OCR（光学字符识别）和数据仓库等技术实现手动工作流程的自动化。

因此，精简数据管理的企业将为代理AI的成功做好准备。这些技术同样可用于让AI代理实时访问企业数据，从而以有意义的方式进行推理、决策和行动。

由于信息孤岛、数据质量参差不齐以及流程低效，企业在整合人工智能数据方面面临挑战。为了解决这些问题，需要进行战略性变革，例如实施先进的数据管理技术、促进跨部门合作以及采用以数据为中心的方法。

-Mariyono Dwi 和 Akmal Nur Alif Akmal 在《战略改革：重新构建数据集成以实现最佳人工智能利用=

模型上下文协议（MCP）：通用语言

到目前为止，我们已经讨论了代理人工智能的真正价值在于它如何与外部工具和数据源进行良好的交互和集成。直到最近，这都是通过应用程序编程接口 (API) 来实现的。然而， 人类的 去年年底推出了一项新的开放标准协议，该协议标准化了语言模型与外部数据和工具交互的方式。

马丁·基恩 最好将其描述为 MCP，它是 AI 代理的 USB-C 端口。正如 USB-C 可让您将不同类型的外围设备无缝连接到计算机一样，MCP 也为您的代理提供同样的功能。它标准化了代理、LLM、外部数据源和系统之间的连接。

虽然 MCP 和 API 有一些相似之处，但某些根本区别使得 MCP 成为所有 AI 领域更佳的选择。例如，MCP 专为 LLM 和代理构建，而 API 则更像是一个通用接口。这使得 MCP 具备诸如运行时动态发现之类的功能，使代理能够实时查找、集成和利用新功能。

此外，MCP 标准化了接口，这意味着每个 MCP 服务器都使用相同的协议（与 API 相反，API 是唯一的，并且其协议因服务而异）。

MCP 将成为代理 AI 的通信标准，并获得广泛的认可和采用。

MCP 成为所有代理交互的标准协议，为代理的功能和扩展能力开辟了一个全新的可能性世界。因此，唯一真正的挑战是如何将数据源和应用程序完美地集成到代理工作流程中。

与数据工程师一起构建人工智能：合适的人才

最后，让我们讨论一下，在一个组织中，谁最有能力构建这些人工智能代理。我们的第一反应可能是指出能够编写必要代码的开发团队。

然而，这种方法会削弱人工智能所能带来的价值，因为我们的技术资源不一定是数据专家。相反，如果我们赋能不同领域的数据专家来构建代理，就能让人工智能成为公司精神的核心部分，鼓励整个组织采用，并促进增值的人工智能构思和执行。

由于 AI 代理开发的成功在很大程度上取决于数据集成和 MCP，因此数据工程师有责任设计能够一致、可靠地交付的代理工作流程。

总结

总结我们迄今为止的讨论，代理人工智能的战略优势在于：

• 整合内部数据源、系统、应用程序等，
• 利用 MCP 促进与外部工具和功能的连接，以及
• 授权数据专家构建可推动实际投资回报率的 AI 代理和应用程序。

为了发挥这一优势，需要一种构建人工智能代理和应用程序的新方法，这促使我们 Astera AI 代理生成器.

通过 Astera企业可以通过统一的可视化平台完成所有这些工作，让技术和非技术用户在数小时内构建、测试和部署人工智能应用程序。

然而，什么设置 Astera AI Agent Builder 是我们组织数据集成的基础。通过利用 Astera 数据栈Agent Builder 让企业可以轻松地将其 AI 应用程序与内部数据源、系统、云资源以及外部工具和应用程序集成。

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