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没有好的数据，AI 就无法像企业预期的那样发挥作用。然而，管理和优化数据工作流程并非易事，但得益于 AI 代理的力量，这一过程可能会变得更加轻松。
总部位于旧金山的初创公司 Altimate AI 今天宣布推出其新的 DataMates 技术，该技术将代理 AI 的概念和力量引入企业数据运营。DataMates 背后的基本理念是提供 AI 代理，帮助企业数据团队自动化和加速各种任务，从数据文档到性能优化。目标是减轻工作过度和人手不足的企业数据团队的负担，以便他们能够优化数据运营以满足业务需求。数据运营不仅对 AI 至关重要，而且对持续的商业智能、运营和数据分析也至关重要。挑战在于，数据量不断增长，但员工数量却没有随之增长。
Altimate AI 成立于 2022 年，并获得了思科前首席执行官约翰·钱伯斯（John Chambers）的支持，他目前经营 JC2 Ventures，该公司已投资了 Altimate AI。Altimate AI 已经推出了其 DataPilot 平台，该平台提供数据自动化功能。新的 DataMates 服务将成为 DataPilot 的一部分，通过 AI 代理加速数据运营。
“我们经常看到数据团队被大量工作所困，因为总是有分析和 AI 项目在进行中，而他们需要完成的工作量非常庞大，”Altimate AI 首席执行官兼联合创始人 Pradnesh Patil 在接受 VentureBeat 独家采访时表示。“我们创办这家公司的愿景是加速和自动化他们所做的工作。”
Patil 解释说，DataMates 旨在充当工作过度企业数据团队的虚拟队友。
DataMates 作为数据团队的自治成员，可以执行对人类来说通常很耗时且重复的任务。DataMates 承诺自动处理的常见数据运营任务包括文档、测试和数据转换。这些任务不仅仅是简单的自动化脚本，这对于企业数据工程师来说并不新鲜。相反，Patil 強调，DataMates 使用代理 AI 从公司的整个数据堆栈中提取大量上下文，以便执行任何与数据相关的任务。他指出，上下文理解使 Data Mates 能够以通常与人类专家相关的细致程度执行任务。
DataMates 系统建立在一个专有框架之上，该框架结合了多种语言模型、函数调用机制和定制构建的知识图。
“我们基本上拥有自己的内部框架来处理很多事情，”Altimate AI 首席技术官兼联合创始人 Anand Gupta 告诉 VentureBeat。
Gupta 表示，Altimate AI 也确实使用商业 LLM，但他没有具体说明使用了哪些模型。然而，他确实强调，将多个 LLM 整合在一起用于数据运营的代理 AI 框架是该公司主要在内部构建的。
这种架构使数据伙伴能够执行各种任务，包括：
- 数据模型草案
- 自动文档
- 测试生成和执行
- 代码审查和优化
- 性能分析和调整
在企业数据专业人员如何访问 DataMates 方面，其理念是它可以轻松地融入使用现有工具（如 VScode、Git 和 Slack）的正常工作流程。
“这些 AI 队友，我们正在数据团队使用的工具中提供，这样他们实际上就像坐在你旁边的队友一样，”Gupta 说。“你基本上可以将一些关键任务交给他们，他们会自主地完成，这样你手头的任务量就会减少，你就可以加快项目交付速度。”
除了自动化数据专业人员需要完成的任务之外，Altimate AI 还集成了某种环境 AI。
Patil 解释说，环境 AI 层充当一个持续的智能监控系统，分析数据基础设施并向数据团队提供主动建议。
他指出，环境 AI 的目标是在无需数据团队持续手动干预的情况下提供这些见解和建议。这使数据团队能够专注于更高级别的任务，而环境 AI 则在后台处理持续优化。
Altimate AI 的承诺吸引了许多企业以及一位值得注意的企业投资者，即思科前首席执行官约翰·钱伯斯（John Chambers），他目前领导 JC2 Ventures。
“我的儿子是 JC2 中的‘2’，”钱伯斯在接受 VentureBeat 独家采访时表示。“他与两位创始人中的一位合作，他说，爸爸，这小子聪明得不得了。”
钱伯斯的儿子之前曾在沃尔玛实验室工作，在那里他遇到了 Gupta。Altimate AI 所解决的问题是钱伯斯的儿子在沃尔玛实验室遇到的问题，这让他了解了该解决方案的价值。问题是如何快速将数据转换为正确的格式以运行营销计划。
在钱伯斯看来，Altimate AI 在一个高速增长的市场中拥有差异化的解决方案。他对 Altimate AI 专注于提高数据工程师和数据科学家生产力特别感兴趣，他认为这是一个快速增长且服务不足的市场细分。
“真正专注于此的初创公司只有几家，而大型公司虽然在涉足这一领域，但到目前为止还没有行动，因此 Altimate AI 拥有先发优势，”钱伯斯说。“而且，这是由遇到过这个问题的人来做的，而不是那些理论上看到这个问题的人。”
