AI Infra：Agent 与实时数据集成
实时数据集成正推动 AI Agent 向更成熟、生产级系统演进，是 just-in-time app 的另一面。
一、实时数据集成的定义与重要性
实时数据集成指 AI Agent 能够通过各种机制（如 API 调用、流式传输（streaming）、WebSockets 或事件驱动架构）访问并处理持续更新的数据源，包括物联网（IoT）设备、社交媒体流、金融市场数据、传感器信号等。这种能力使 Agent 能够进行即时推理、决策和行动，不仅仅依赖预训练知识或批量处理数据。
其重要性在于：
- 提升决策准确性和及时性：在金融交易、供应链优化或消费者行为预测等场景中，实时数据可避免延迟导致的错误
- 支持自主操作：Agent 可监控环境变化、检测异常并主动响应，实现从“被动工具”向“主动协作伙伴”的转变
- 扩展应用领域：适用于预测维护、实时个性化推荐、事件响应等高动态场景
可以简单理解为三句话：
- 看得见现在：利用事件流 / 传感器 / 业务日志 → 感知系统“此刻在发生什么”
- 想得清过程：在流上做聚合、模式识别、复杂事件处理（CEP），提供“实时上下文”
- 动得过别人：在毫秒到几秒内形成决策并调用系统（拦截、调价、派单等）
二、当前实现方式
主流框架和平台已广泛支持实时集成：
- 工具调用（Tool Calling）和函数调用：如 OpenAI Assistants API、LangGraph 或 CrewAI，通过定义外部工具允许 Agent 调用实时 API（如股票报价、天气数据）
- 流式处理与 RAG 增强：结合 Retrieval-Augmented Generation（RAG）与实时源，实现向量数据库的实时同步（如 Databricks Mosaic AI 支持实时数据同步）
- 企业级平台：Informatica 的 Agentic AI 可自动检测模式漂移并优化集成管道；Dust 等平台连接知识库与实时工具，实现跨系统协作
- 流式交互：Amazon Bedrock 等支持双向流式传输，实现自然实时对话
特别想提到的是 AI Native 的数据库软件，在实时性上对 Agent 可能产生重大的影响
三、潜在的难点
- 数据质量与“最新≠正确”，若每次决策都调用大模型 + 实时视图 → 成本和延迟都很高
- 时延与成本，实时并不意味着可靠，脏数据/半成品数据也会以毫秒级速度传播
- 可观测性不足，Agent 是“黑盒 + 长流程”，一旦出错难以追踪