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DataRobot 第四季度更新：推动整个代理 AI 生命周期的成功
展望 2026 年及以后，从原型设计到代理投入生产是人工智能团队面临的挑战。构建一个很酷的原型很容易：联系一个法学硕士，给它一些工具，看看它是否有效。生产系统，现在很难了。脆弱的集成。治理噩梦。基础设施不是……DataRobot 第四季度更新后：在整个代理 AI 生命周期中推动成功首先出现在 DataRobot 上。
来源:DataRobot博客展望 2026 年及以后，从原型设计到代理投入生产是人工智能团队面临的挑战。构建一个很酷的原型很容易：联系一个法学硕士，给它一些工具，看看它是否有效。生产系统，现在很难了。脆弱的集成。治理噩梦。基础设施并不是针对代理的复杂性和细微差别而构建的。
对于人工智能开发人员来说，挑战已从构建代理转变为在生产环境中编排、管理和扩展代理。 DataRobot 的最新版本引入了一套强大的工具，旨在简化此生命周期，在不牺牲速度的情况下提供精细控制。
使用 DataRobot 加速 AI 代理生产的新功能
DataRobot 11.2 和 11.3 中的新功能通过涵盖可观察性、开发人员体验和基础设施集成的数十项更新帮助您缩小差距。
这些更新共同关注一个目标：减少构建 AI 代理和在生产中可靠运行它们之间的摩擦。
这些更新中最具影响力的领域包括：
接下来的部分详细介绍了这些功能，从支撑每个生产级代理系统的标准化连接开始。
DataRobot 上的 MCP：标准化代理连接
当工具改变时，代理就会中断。定制集成变成了技术债务。模型上下文协议 (MCP) 正在成为解决此问题的标准，我们正在使其投入生产。
我们已将 MCP 服务器模板添加到 DataRobot 社区 GitHub。