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:...

一、整体概览按实施顺序,大致分为 6 个阶段,每个阶段都可以独立成小项目:明确目标和场景:先收敛到 3–5 个高价值分析场景搭建数据接入与预处理能力:统一数据入口与格式建立数据转换与特征工程能力:沉淀可复用的数据处理逻辑实现查询/分析引擎:SQL 生成、分析模板与可视化加入...

在大模型快速普及的今天,很多人把 AI 当作一个可以随时调用的“智能黑盒”:输入问题,等待答案,然后要么照单全收,要么完全不信。真正缺失的,是把“人与 AI 的协作”当作一个可以系统设计、持续优化的工程对象。借用工程控制论的视角,我们可以更清晰地理解: 人与 AI 不是简...

一、前言在过去十年里,超级应用(Super App)凭借“把所有服务装进一个入口”赢得了海量用户,但它们始终受限于“先开发、再上架”的模式。用户需要主动寻找合适的应用、下载、更新,交互过程往往割裂、繁琐。Google 正在用人工智能把这种模式彻底倒置——让产品本身在用户需要...