17.12.2025  Экспертиза, Искусственный интеллект

Агенты искусственного интеллекта галлюцинируют без операционного контекста. Решение? Используйте метаданные оркестрации в качестве «бортового самописца», чтобы привязать ИИ к реальности, пишет на портале The New Stack Джулиан Ланеве, технический директор Astronomer. Все стремятся внедрить агентов ИИ для работы с данными. Они хотят, чтобы те писали SQL-запросы, отлаживали конвейеры, генерировали тесты, автоматически документировали ресурсы и предоставляли инсайты по запросу. Создается впечатление, что обещание аналитики самообслуживания, которой ждали инженеры данных, наконец-то сбылось. К сожалению, эти развертывания терпят неудачу просто потому, что агенты не понимают, как на самом деле работает платформа данных. Они не знают, каким таблицам доверять, стабильны ли конвейеры или кто за что отвечает. Они не могут отследить, как изменение схемы в одном домене приводит к нарушению дашбордов, моделей и метрик в других местах. Поэтому они галлюцинируют. Они запрашивают устаревшие или неактуальные активы, оптимизируют работу с неправильными источниками и дают руководителям хорошо написанные, но систематически неверные ответы. Это то, что я называю «контекстной стеной»: жесткая граница между тем, что может генерировать ИИ, и тем, что он может надежно привнести в производственную реальность. Контекстная стена заставляет сместить акцент с привлекательных интерфейсов на инфраструктурный уровень, потому что именно там уже находится настоящий интеллект. Почему сегодняшние агенты ИИ ... читать далее.