أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة lakeFS حلّاً تحت اسم "lakeFS for Agentic AI"، يتيح وصولاً مُدارة وقابلة لإعادة الإنتاج إلى البيانات لأحمال عمل الوكلاء المستقلين وغير المباشرين، وذلك على نطاق العمليات المؤسسية. يُوسّع هذا الحل الوظائف المُطبّقة بالفعل في مؤسسات مثل Arm وBosch وLockheed Martin وNASA وVolvo ووزارة الطاقة الأمريكية.
تنتقل المؤسسات من مرحلة التجارب على الذكاء الاصطناعي إلى سير العمل الإنتاجي القائم على الوكلاء، حيث يقرأ وكلاء الذكاء الاصطناعي بيانات المؤسسة ويكتبونها ويحوّلونها بشكل مستقل، دون الحاجة إلى مراجعة بشرية لكل خطوة. يُظهر أحدث استطلاع للذكاء الاصطناعي أجرته شركة Dun & Bradstreet أن 97% من المؤسسات أبلغت عن وجود مشاريع ذكاء اصطناعي نشطة، لكن 5% فقط منها أفادت بأن بياناتها جاهزة بشكل كافٍ لدعم هذه المشاريع.
تُفاقم أحمال عمل الوكلاء تحديات تجهيز البيانات. إذ يعمل الوكلاء بشكل متوازٍ بسرعة آلية، ويتعاملون مع الجداول المهيكلة والملفات غير المهيكلة والصور والفيديو والبيانات الوصفية، مما يكشف حدود أدوات الإدارة اليدوية والتحكم التشغيلي المصممة لسير العمل البشري. يوفر حل "lakeFS for Agentic AI" لكل وكيل بيئة اختبارية مستقلة للبيانات، تحتوي على نسخ فرعية صفرية من البيانات ذات الصلة، مع التحقق من صحة التغييرات ودمجها وفقاً للسياسات، وإنشاء سجل تدقيق موحد لكل عملية وكيل.
صرّحت إينات أور، الرئيسة التنفيذية والمؤسسة المشاركة لشركة lakeFS، بأن الوكلاء يعملون بحرية على نطاق واسع على بيانات المؤسسات، لكن أي وكيل يقرأ أو يكتب بيانات إنتاجية دون عزل أو تتبع قابل لإعادة الإنتاج يشكل خطراً، وأن الشركات التي ستكسب سباق وكلاء الذكاء الاصطناعي ستحل هذه المشكلة على مستوى طبقة البيانات. وأشار مايكل سيمون، المحلل المدير الأول في شركة Gartner، إلى أنه مع تحول وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين إلى منتجين ومستهلكين للبيانات، فإن الإدارة البشرية التقليدية لن تكون قابلة للتوسع، وأن أتمتة الإدارة أصبحت ضرورية للتعامل مع سرعة اتخاذ القرار التي يتطلبها النظام البيئي للوكلاء.
يعمل حل "lakeFS for Agentic AI" بفضل بنية التحكم في إصدارات البيانات، ويوفر بيئات اختبارية صفرية للبيانات، وقد صُمم حول أربع ركائز أساسية تمكن المؤسسات من السماح للوكلاء بالعمل على بيانات الإنتاج. فيما يخص العزل، يعمل كل وكيل على نسخة فرعية صفرية خاصة به من البيانات، تشمل الجداول المهيكلة والملفات غير المهيكلة والبيانات الوصفية، ويتم عزل أخطاء الوكلاء تلقائياً دون تلويث بيانات الإنتاج. فيما يخص قابلية إعادة الإنتاج، يرتبط تشغيل كل وكيل بإصدار بيانات محدد وغير قابل للتغيير، مما يسمح بإعادة إنشاء العمليات السابقة أو تصحيحها أو تدقيقها أو توسيعها باستخدام نفس المدخلات. فيما يخص الحوكمة والامتثال المدمجين، تخضع بيانات الإنتاج لسياسات بوابة، ولا يتم دمج التغييرات في بيئة الإنتاج إلا بعد التحقق من صحتها، ويحمل كل تغيير هوية الوكيل ومعرّف التشغيل وسياق التنفيذ، مما يشكل سجلاً تدقيقياً موحداً. فيما يخص البنية التحتية الأصلية للوكلاء، يقرأ الوكلاء البيانات ويكتبونها من خلال عمليات الملفات القياسية، وتوفر lakeFS وصولاً إلى البيانات على مستوى الملفات مع بيانات اعتماد خاصة بالنسخة الفرعية، مما يحصر كل وكيل في مساحة عمله ويحافظ على ضيق مجموعة العمل ويتجنب تضخم السياق.
صرّح أنش شاه، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Briefcase AI، أنه عندما تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي على معلومات خاصة، يجب معرفة ما حدث بالضبط، وأن هذه الضوابط تقع في طبقة البيانات وليس مضافة لاحقاً إلى طبقة الوكيل، وأن lakeFS توفر طبقة البيانات الأساسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي. أصبح حل "lakeFS for Agentic AI" متاحاً لجميع عملاء lakeFS Enterprise.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
