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...

一、总体思路:国内把“数据与出口”做干净,境外把“本地合规”做扎实一句话概括中国企业“国内训练、全球部署”的整体策略:在中国境内把“数据合规、技术出口风险”处理干净,在境外把“本地数据保护与对美制裁/出口管制风险”处理干净,两端通过清晰的法律实体链路 + 数据/技术边界隔离...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...