关于人工智能代理最重要的事实却被讨论得最少： 代理的能力取决于它能看到的数据。 一个拥有天才智商和对你的业务的碎片化看法的模型会自信地做错误的事情，因为它是在局部图片上进行推理。代理时代对于一件事将是残酷的——它将无情地奖励那些数据集中在一个地方的团队，并悄悄地惩罚那些数据分散在 12 种工具中的团队。
为什么分散的堆栈会破坏代理。
要求代理“跟进拖欠付款并有开放支持票的高风险客户。”该指令涉及 CRM、计费系统和帮助台。如果这是三个独立的工具，则代理必须连接到三个 API，协调“客户”的三个概念，并希望数据一致。通常不会。代理人的推理没有问题；它的输入是一团糟。进来的是垃圾，出去的是自信的废话。
一位才华横溢的特工在分散的文件堆中，也是一位才华横溢的员工，但他一次只能看到一个文件抽屉。
为什么一个数据库可以改变一切。
当交易、发票和票据在一个平台上是相同的记录时，该指令就变得微不足道。代理查询一种数据模型，其中“客户”意味着一件事，付款状态和票证状态挂在同一实体上，并且关系是本机的。该代理不需要三个集成和一个协调步骤 - 它需要一个查询。帮助人类的整合被证明是智能体的先决条件。
这是使整合变得紧迫而不仅仅是整洁的部分。多年来，分散的堆栈是您在工时上缴纳的生产力税。在代理时代，它成为了能力上限：无论模型有多好，代理都无法在断开连接的系统中可靠地完成某些事情。天花板不是模型。这是您的数据架构。
令人不舒服的暗示。
如果代理放大了您提供给他们的任何数据基础，那么您的数据基础将成为您最重要的人工智能决策 - 比您使用哪个模型更重要，因为您可以在一个下午交换模型，并且在不迁移的情况下无法交换数据架构。出于无聊的效率原因而整合到一个数据层的团队即将发现他们意外地构建了代理时代所需的东西。
我们没有为代理构建单一数据层——我们构建它是因为分散的数据让人类痛苦不堪。但同样对人们有利的特性也对代理商有利：有一个地方可以看，而且里面的一切都是一致的。在代理时代，这可不是什么好事。这是整个基础。