Agents IA data-native : pourquoi les agents doivent se rapprocher de vos données
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
Les agents IA doivent s'exécuter directement au sein de votre stack de données plutôt que dans une stack externe distincte, afin d'éviter des inconvénients cumulatifs tels qu'une gouvernance fragmentée, des coûts de transfert de données (egress) élevés et de la latence. En déployant des agents data-native sur la Databricks Data Intelligence Platform, les entreprises peuvent s'appuyer sur une stack intégrée comprenant Unity Catalog, AI Search, MLflow, Lakebase et AI Gateway pour livrer plus rapidement des fonctionnalités IA sécurisées et fiables.
* Les agents externes échouent à grande échelle : lorsque les agents IA s'exécutent dans une stack distincte, les entreprises font face à des pénalités cumulatives : gouvernance fragmentée, hausse des coûts de transfert de données, latence multi-hop élevée et failles d'observabilité qui rendent le déploiement en production risqué. * La gouvernance ne peut pas être intégrée après coup : les contrôles a posteriori échouent car les agents effectuent des calculs sur les données plutôt que de simplement les récupérer. Un résumé financier généré à partir de lignes non gouvernées ne peut pas être expurgé après coup. Les règles doivent être appliquées lors de la planification de la requête, et seuls les agents data-native intègrent la gouvernance directement au cœur du calcul. * Agents data-native sur Databricks : en exécutant les agents au sein de la Data Intelligence Platform, les équipes bénéficient de la gouvernance de Unity Catalog, de la recherche de AI Search, du traçage de MLflow, de la gestion d'état de Lakebase et du contrôle de trafic de AI Gateway sous la forme d'une stack intégrée unique, ce qui leur permet de livrer plus rapidement des fonctionnalités IA de confiance, avec sécurité et lignage intégrés.