数据驱动的代理AI栈：构建可靠AI的基础

快速阅读: Tiger Analytics与Google Cloud讨论数据在代理型AI发展中的关键作用，强调高质量数据治理对于实现AI规模化和价值的重要性。

人工智能已进入证明其价值的阶段，代理型人工智能堆栈成为推动任务驱动型代理发展的新系统。这些代理不仅能够交付成果，还能实现规模化并带来回报。企业不再只关注表面新闻，而是更加注重可量化的成果。单靠更大的模型并不能缩小演示与实际收益之间的差距。真正取得进展的关键在于，确保整个构建和部署周期中都有可靠且治理良好的数据支持，这是Tiger Analytics数据与人工智能副总裁Rajeev Nayar的观点。

在与theCUBE的对话中，Tiger的Rajeev Nayar和Google Cloud的Iliana Quinonez讨论了数据在代理型人工智能堆栈时代的重要性。“人们开始意识到，好的人工智能需要好的数据。”Nayar说，“建立数据基础——确保对此进行投资，以便能够扩展人工智能并从中获得价值，这已成为一个关键问题。”

Iliana Quinonez，Google Cloud北美初创企业客户工程总监，在theCUBE与Rebecca Knight的访谈中提到，数据质量与治理是代理型人工智能堆栈不可或缺的基础层。企业正在将数据战略视为资产负债表的一项资产，而非负担，因为只有当基础坚实时，投资回报率才会累积。“把数据当作货币来考虑，”Quinonez说，“这是你在商业中的新货币。你可以获取、利用、保护并有效使用数据。这是一个不会改变的领域，只会产生更多的数据——更多的构建材料。”

有了这种心态，先行者正将原则转化为实际产品，而不仅仅是概念验证。他们首先瞄准多语言搜索和短期营销提升作为初步胜利，然后将这些成果编码为可跨市场扩展的可重用代理框架，Nayar表示。“一家客户试图创建一个电子商务平台，重新思考他们的数字搜索能力。”他说，“这是一个独特的问题，因为他们处于许多不同的市场，涉及多种语言和地区等因素。Google和Tiger合作设想这一解决方案，并开始使用Google Cloud能力和Vertex AI解决搜索问题……我们帮助创建了一个代理平台，企业可以定义自己的代理。”

以下是完整的视频访谈，作为SiliconANGLE和theCUBE对Google Cloud合作伙伴AI系列活动报道的一部分：

（披露：Google LLC赞助了theCUBE的这一部分。Google或其他赞助商对theCUBE或SiliconANGLE的内容没有编辑控制权。）

照片来源：SiliconANGLE

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(以上内容均由Ai生成)