Tín hiệu 11 tỷ USD: tại sao dữ liệu theo thời gian thực là hệ thống thần kinh của AI Agent

Thương vụ mua lại Confluent trị giá 11 tỷ USD của IBM là tín hiệu rõ ràng nhất cho thấy AI Agent sẽ phụ thuộc vào khả năng khai thác dữ liệu theo thời gian thực. 

Ngoài IBM, các gã khổng lồ công nghiệp khác như Google và Salesforce cũng đã chú ý, với các vụ mua lại lớn trong những năm gần đây nhằm kết nối tốt hơn dữ liệu và hệ thống doanh nghiệp.  

Hướng đi đã rõ ràng.  Giờ đây, câu hỏi then chốt cho thiết kế kiến trúc doanh nghiệp hiệu quả là làm thế nào để lập kế hoạch và xây dựng để thực hiện lời hứa của AI Agent.  Theo quan điểm của tôi, doanh nghiệp đang hướng tới việc điều phối đa AI Agent ở quy mô lớn, và dữ liệu theo thời gian thực sẽ là yếu tố thiết yếu để tạo ra giá trị thực sự. 

AI Agent không có ngữ cảnh thời gian thực đang hoạt động trong quá khứ 

AI Agent hứa hẹn các hệ thống tự động có thể phản hồi và lập luận theo thời gian thực. Nhưng trong môi trường sản xuất, lời hứa đó nhanh chóng sụp đổ nếu hệ thống phản hồi quá muộn hoặc thiếu ngữ cảnh thời gian thực. 

Hãy xem xét một công ty dịch vụ tài chính toàn cầu, nơi hàng nghìn dữ liệu đầu vào thị trường liên tục thay đổi phải được xem xét và phản hồi ngay lập tức khi chúng xảy ra. Trong loại môi trường này, các quy trình hỗ trợ bởi AI không thể định kỳ truy vấn các hệ thống nguồn để tìm kiếm thay đổi. Sự chậm trễ vài phút không phải là bất tiện, mà là rủi ro. Hệ thống phải phản hồi với những gì vừa thay đổi, ngay bây giờ, không phải vài phút nữa. 

Đây là nơi các nền tảng AI Agent khác còn thiếu sót. Kiến trúc yêu cầu-phản hồi của họ được thiết kế cho một thế giới chậm hơn, nơi các ứng dụng có thể hoạt động ở chế độ hàng loạt, định kỳ truy vấn các hệ thống nguồn tìm kiếm thay đổi, trong khi tiêu tốn tài nguyên tính toán và LLM.  

Các hệ thống AI Agent phản hồi hoạt động khác biệt. Chúng cần phản hồi với những thay đổi xảy ra trên toàn doanh nghiệp – đơn hàng được đặt, cập nhật cung cấp dịch vụ, hoạt động bán hàng của khách hàng – theo thời gian thực, không phải vài phút hoặc vài giờ sau khi chúng xảy ra.  

Một AI Agent phải truy vấn cơ sở dữ liệu để hiểu trạng thái hiện tại không phải là thời gian thực; nó đang hoạt động dựa trên quá khứ. Phản hồi theo thời gian thực với các sự kiện kinh doanh là điều mang lại cho AI Agent nhận thức tình huống thực sự. Nó cung cấp khả năng phản hồi và ngữ cảnh cập nhật mà chúng cần để hành động quyết đoán, phối hợp với các AI Agent khác và hoạt động đáng tin cậy. 

Chuyển sang điều phối AI, được hỗ trợ bởi các sự kiện 

Để hỗ trợ điều này ở quy mô doanh nghiệp, kiến trúc cơ bản phải chuyển từ tích hợp dữ liệu tĩnh sang điều phối động các AI Agent chuyên biệt hoạt động theo thời gian thực. Các vấn đề lớn hơn nên được chia nhỏ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và phân phối cho các AI Agent phù hợp với kỹ năng phù hợp, theo thời gian thực. Giao tiếp không đồng bộ giữa các AI Agent, ứng dụng doanh nghiệp và nguồn dữ liệu, và không làm quá tải LLM với quá nhiều ngữ cảnh gây ra ảo giác, là cách duy nhất để đạt được khả năng mở rộng, độ tin cậy và độ chính xác mà các doanh nghiệp hiệu suất cao yêu cầu. 

Thị trường đang nhanh chóng trưởng thành để hỗ trợ phát triển này. Chúng ta đang thấy các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn thừa nhận sự cần thiết này bằng cách tạo ra không gian chuyên dụng cho các công nghệ này. Ví dụ, AWS Marketplace gần đây đã giới thiệu danh mục mới AI Agents and Tools để đóng vai trò là danh mục tập trung cho các giải pháp này. 

Sự trưởng thành của hệ sinh thái này là quan trọng. Nó đơn giản hóa quy trình khám phá và mua sắm, cho phép doanh nghiệp tập trung vào đổi mới thay vì đàm phán với nhà cung cấp. Các giải pháp như Solace Agent Mesh mới ra mắt của chúng tôi, hiện có sẵn trong danh mục AWS mới này, là ví dụ về cách ngành công nghiệp đang cố gắng thu hẹp khoảng cách, cung cấp khung cần thiết để quản lý và điều phối các AI Agent mà không cần xây dựng lại toàn bộ hệ thống. 

Phán quyết 

Thương vụ IBM–Confluent xác nhận điều mà nhiều kiến trúc sư doanh nghiệp đã hiểu: dữ liệu theo thời gian thực không còn là tùy chọn. Nó là nền tảng không thể thương lượng cho AI doanh nghiệp ở quy mô lớn. 

Các hệ thống AI Agent hiệu quả không thể lập luận, lập kế hoạch hoặc hành động tách biệt khỏi thời điểm hiện tại. Chúng phải phản hồi theo thời gian thực khi các sự kiện kinh doanh xảy ra. Không có khả năng phản hồi theo thời gian thực, AI bị giới hạn trong quá khứ.  

"Kỷ nguyên AI Agent" đã đến. Và nó sẽ được xác định không chỉ bởi các mô hình, mà bởi trí thông minh của các mô hình đó được áp dụng theo thời gian thực.