Agentes de IA nativos de dados: por que os agentes devem ir para onde seus dados estão
Traduzido do original em inglês por IA. Ver em inglês
Os agentes de IA devem ser executados diretamente na sua stack de dados, em vez de em uma stack externa separada, para evitar penalidades cumulativas como governança fragmentada, altos custos de egress e latência. Ao implantar agentes nativos de dados na Databricks Data Intelligence Platform, as empresas podem aproveitar uma stack integrada com Unity Catalog, AI Search, MLflow, Lakebase e AI Gateway para lançar recursos de IA seguros e confiáveis mais rapidamente.
* Agentes externos falham em escala: quando os agentes de IA são executados em uma stack separada, as empresas enfrentam penalidades cumulativas: governança fragmentada, custos crescentes de egress, latência multi-hop lenta e lacunas de observabilidade que tornam a implantação em produção arriscada. * A governança não pode ser adaptada posteriormente: controles pós-fato falham porque os agentes realizam computação sobre os dados, em vez de apenas recuperá-los. Um resumo financeiro gerado a partir de linhas sem governança não pode ser redigido após o ocorrido. A política deve ser aplicada no momento do planejamento da query, e apenas agentes nativos de dados incorporam a governança diretamente na computação. * Agentes nativos de dados na Databricks: ao executar agentes dentro da Data Intelligence Platform, as equipes obtêm governança do Unity Catalog, recuperação do AI Search, rastreamento do MLflow, gerenciamento de estado do Lakebase e controle de tráfego do AI Gateway como uma única stack integrada, permitindo lançar recursos de IA confiáveis mais rapidamente, com segurança e linhagem integradas.