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Agentic AI：现实世界的业务影响、企业级解决方案
构建和扩展代理 AI 应用程序非常复杂 — 需要编排、治理和无缝计算管理。DataRobot 简化了流程，使 AI 团队能够跨云、本地和混合环境部署、监控和优化多代理工作流。文章 Agentic AI：现实世界的业务影响、企业级解决方案首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客构建和运行生产级代理 AI 应用程序需要的不仅仅是出色的基础模型 (FM)。AI 团队必须管理复杂的工作流程、基础设施和完整的 AI 生命周期 - 从原型设计到生产。
然而，分散的工具和僵化的基础设施迫使团队花费更多时间来管理复杂性，而不是提供创新。
分散的工具和僵化的基础设施通过收购 Agnostiq 及其开源分布式计算平台 Covalent，DataRobot 通过统一 AI 驱动的决策、治理、生命周期管理和计算编排来加速代理 AI 的开发和部署 - 使 AI 开发人员能够专注于应用程序逻辑而不是基础设施管理。
治理在这篇博客中，我们将探讨这些扩展的功能如何帮助 AI 从业者更快、更无缝地在生产中构建和部署代理 AI 应用程序。
DataRobot 如何赋能代理 AI
- 业务流程特定的 AI 驱动工作流。将业务用例转化为业务情境感知的代理 AI 工作流的机制，并使多代理框架能够动态决定要调用哪些功能、代理或工具。
- 最广泛的 AI 工具和模型套件。构建、比较和部署最佳代理 AI 工作流。
- 一流的治理和监控。 针对 AI 模型、应用程序和自主代理的治理（带有 AI 注册表）和监控。