Xebia：AI代理成败取决于数据基础

近年来，AI代理（AI Agent）成为企业数字化转型的热门议题。从自动化客服到智能流程编排，代理AI承诺将效率提升至新高度。然而，Xebia全球首席技术官Niels Zeilemaker在最新分析中指出：如果没有稳固的数据基础，这些AI代理注定会失败。他的观点直击当前企业部署AI代理时的普遍盲区——数据准备不足。

数据基础：代理AI的“地基”

Zeilemaker强调，代理AI的核心是“在数据强度上扩展”。与传统的机器学习模型不同，AI代理需要实时感知环境、做出决策并执行动作，这要求数据不仅准确、完整，还必须以机器可读的形式无缝接入。他直言：“如果你不考虑数据架构，你最终得到的只是一个昂贵的玩具。”

“Agentic AI scales on data strength. If you don’t think about that, you can end up with a system that makes decisions on stale or incomplete information.” — Niels Zeilemaker, Global CTO of Xebia

事实上，许多企业在部署AI代理时，习惯性地将模型能力视为成功的关键，而忽略了底层数据管道。例如，一个用于客户支持的AI代理需要访问实时订单状态、历史对话记录和产品知识库。如果这些数据分散在多个孤岛中、格式不统一或更新滞后，代理将无法提供可靠答案，甚至给出误导性建议。

企业常见的三大数据陷阱

根据Xebia的观察，企业在为AI代理准备数据时容易陷入三个陷阱：

• 数据孤岛：各部门数据独立存储，缺乏统一访问层。AI代理不得不通过复杂的手动流程获取信息，延迟和错误率飙升。
• 数据质量差：包含重复、缺失或过时的记录。代理基于错误数据推理，后果不可预测。
• 治理缺失：没有清晰的权限管理、版本控制和合规机制。代理在敏感数据上操作时风险极高。

Zeilemaker建议，企业应优先构建“数据编织”（Data Fabric）或类似架构，将异构数据源整合为逻辑一致的数据层，并通过API、向量数据库等工具使数据可被AI代理直接消费。他强调：“数据和AI不是两个独立的项目，而是一个硬币的两面。”

编者按：数据基础决定AI代理的天花板

从行业趋势看，2025年以来，AI代理进入“深水区”。Gartner预测到2027年，60%的AI项目将因数据问题失败。Xebia的观点与此呼应：模型能力虽然重要，但数据基础才是制约AI代理规模化落地的真正瓶颈。尤其在企业场景下，代理需要处理跨系统、多模态的数据流，任何环节的断裂都会导致整体失效。

值得注意的是，Zeilemaker提到的“数据强度”概念值得深入。它不仅仅指数据量大小，更包括数据的相关性、时效性和可访问性。一个拥有海量历史数据但无法实时更新的系统，对AI代理的助益可能远低于一个小型但实时准确的数据库。

如何打好数据基础？Xebia的实践建议

Xebia在帮助企业构建AI代理数据基础设施方面总结出四条原则：

1. 可发现性：建立数据资产目录，让AI代理能够自动识别可用数据源。
2. 可访问性：通过API网关、事件流等机制，让数据以标准格式被实时调用。
3. 可治理性：嵌入数据血缘追踪、访问控制与合规检查，确保代理在安全范围内操作。
4. 可迭代性：采用数据网格（Data Mesh）或类似范式，允许业务团队自主管理领域数据，同时保持全局一致性。

Zeilemaker总结道：“AI代理的智商，取决于它背后的数据基础设施。企业与其在模型调优上耗尽心思，不如先花三个月把数据管道修好。” 这句话或许有些夸张，但确实点出了当前众多AI项目“高开低走”的症结所在。

本文编译自AI News