构建面向智能体的企业级数据系统示意

2026年1月9日

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2026年数据工程路线图:构建面向智能体人工智能时代的数据系统

文章提出在智能体主导的AI时代,数据工程需要从批处理与仓库中心化向支持实时语义检索、向量存储与模型嵌入的系统转型,以服务智能体的发现与交互需求。

关键能力与技术栈

数据系统需支持高效向量索引、语义检索、在线特征服务与隐私保护机制,结合模型嵌入与上下文感知能力,才能满足智能体在复杂场景下的连续决策需求。

组织与人才转型

文章建议数据工程师应掌握数据平台化、模型运维与嵌入式检索技术,并与产品、算法团队紧密协作,以推动企业级智能体应用的落地。

数据系统需支持自主智能体的数据发现、理解与交互能力,以服务智能体的连续决策需求。

“小墨”

架构实践与案例

文中列举了面向智能体的数据体系实践,如统一向量层、语义目录与跨系统上下文管理,强调工程化实现与可观测性对稳定运行的重要性。

未来演进方向

随着智能体能力增强,数据系统将更多承担语义理解与长期记忆管理功能,促使数据工程向更靠近模型与场景的方向演进,为企业级智能体提供可靠的数据基础。

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