Datennative KI-Agenten: Warum Agenten dorthin müssen, wo Ihre Daten sind
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KI-Agenten müssen direkt in Ihrem Daten-Stack ausgeführt werden und nicht in einem separaten, externen Stack, um kumulierende Nachteile wie fragmentierte Governance, hohe Egress-Kosten und Latenzzeiten zu vermeiden. Durch die Bereitstellung datennativer Agenten auf der Databricks Data Intelligence Platform können Unternehmen einen integrierten Stack aus Unity Catalog, AI Search, MLflow, Lakebase und AI Gateway nutzen, um sichere, vertrauenswürdige KI-Funktionen schneller bereitzustellen.
* Externe Agenten scheitern bei Skalierung: Wenn KI-Agenten in einem separaten Stack ausgeführt werden, stehen Unternehmen vor kumulierenden Nachteilen: fragmentierte Governance, steigende Egress-Kosten, träge Multi-Hop-Latenz und Lücken bei der Observability, die ein Deployment in der Produktion riskant machen. * Governance lässt sich nicht nachträglich einbauen: Nachträgliche Kontrollen scheitern, da Agenten Berechnungen auf Daten ausführen und diese nicht nur abrufen. Eine Finanzübersicht, die auf unkontrollierten Zeilen basiert, kann im Nachhinein nicht mehr zensiert werden. Richtlinien müssen zum Zeitpunkt der Query-Planung erzwungen werden, und nur datennative Agenten betten Governance direkt in die Berechnung ein. * Datennative Agenten auf Databricks: Durch die Ausführung von Agenten innerhalb der Data Intelligence Platform erhalten Teams Governance durch Unity Catalog, Retrieval durch AI Search, Tracing durch MLflow, Statusverwaltung durch Lakebase und Traffic-Steuerung durch AI Gateway als einen einzigen integrierten Stack. Dies ermöglicht es ihnen, vertrauenswürdige KI-Funktionen schneller und mit integrierter Sicherheit und Lineage bereitzustellen.