Репортаж от Wedoany，Компания lakeFS запускает решение lakeFS for Agentic AI, обеспечивающее управляемый и воспроизводимый доступ к данным для автономных и безголовых агентских рабочих нагрузок в масштабах предприятия. Решение расширяет функционал, уже используемый в таких организациях, как Arm, Bosch, Lockheed Martin, NASA, Volvo и Министерство энергетики США.
Предприятия переходят от пилотных проектов ИИ к агентским производственным рабочим процессам, где ИИ-агенты независимо читают, записывают и преобразуют корпоративные данные без необходимости ручной проверки каждого шага. Недавнее исследование AI Momentum Survey от Dun & Bradstreet показывает, что 97% организаций сообщают об активных проектах ИИ, но только 5% заявляют, что их данные полностью готовы к поддержке этих проектов.
Агентские рабочие нагрузки усугубляют проблемы подготовки данных. Агенты работают параллельно на машинной скорости, обрабатывая структурированные таблицы, неструктурированные файлы, изображения, видео и метаданные, что выявляет ограничения ручного управления и операционного контроля, созданных для рабочих процессов, управляемых человеком. lakeFS for Agentic AI предоставляет каждому агенту изолированную песочницу данных с ветвлением с нулевым копированием соответствующих данных, проверяет и объединяет изменения в соответствии с политиками, а также создает единый аудиторский след для каждой операции агента.
Генеральный директор и сооснователь lakeFS Эйнат Орр отмечает, что агенты свободно действуют с корпоративными данными в больших масштабах, но любой агент, читающий или записывающий производственные данные без изоляции или воспроизводимого следа, представляет угрозу. Компании, выигравшие в конкурентной борьбе за агентный ИИ, решат эту проблему на уровне данных. Майкл Симоне, старший директор-аналитик Gartner, указывает, что с появлением автономных ИИ-агентов как производителей и потребителей данных традиционное ручное управление не масштабируется, и автоматизация управления становится критически важной для скорости принятия решений, необходимой в экосистеме агентов.
lakeFS for Agentic AI основан на архитектуре управления версиями данных, предоставляя песочницы данных с нулевым копированием, построенные вокруг четырех столпов, необходимых предприятиям для разрешения агентам работы с производственными данными. В области изоляции каждый агент работает в своей собственной ветке данных с нулевым копированием, охватывающей структурированные таблицы, неструктурированные файлы и метаданные; ошибки агента автоматически изолируются, не загрязняя производственные данные. В области воспроизводимости каждый запуск агента привязан к точной, неизменяемой версии данных, что позволяет воссоздавать, отлаживать, аудировать или расширять прошлые операции с теми же входными данными. Встроенное управление и соответствие требованиям: производственные данные проходят через шлюзы политик, изменения проверяются перед объединением в производственную среду, и каждое изменение несет идентификатор агента, идентификатор запуска и контекст выполнения, формируя единый аудиторский след. В области инфраструктуры, ориентированной на агентов, агенты читают и записывают данные через стандартные файловые операции, lakeFS обеспечивает доступ к данным на уровне файлов с учетными данными в рамках ветки, ограничивая каждого агента его рабочим пространством, сохраняя узкий рабочий набор и избегая раздувания контекста.
Основатель и генеральный директор Briefcase AI Аанш Шах отмечает, что когда ИИ-системы работают с частной информацией, необходимо точно знать, что произошло; эти средства контроля находятся на уровне данных, а не добавляются постфактум на уровне агентов. lakeFS предоставляет базовый уровень данных для агентного ИИ. lakeFS for Agentic AI уже доступен всем клиентам lakeFS Enterprise.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
