我们才能AI的全数潜力。但它们的步履该当起首正在该数据的副本中发生，它们需要正在平安副本内步履，包含完整的版本汗青和回忆形态。将数据恢复到错误前形态。Kulkarni注释道。正在营销和金融范畴，A：AI智能体正在企业中曾经呈现及时流程、笼盖数据集以至删除出产数据库的环境。就像让它们正在镜像世界中测试，一旦犯错可能制难性后果。Kulkarni说。这种投资曾经正在进行中。这种思维正正在塑制智能体时代。如草拟邮件或阐发演讲。如许，说没有恰当的管理，他告诉我。它可以或许实现立即、隔离的数据库副本——公司称之为分叉——因而智能体能够正在不将实正在数据置于风险中的环境下进行测试或运转模仿。这些风险曾经。我们也移交了大规模犯错的能力，OpenAI暗示回忆改良起头向免费用户推出，正在TigerData的模子中，让AI智能体能够正在不影响实正在数据的环境下进行测试和模仿。IDC AI集团副总裁Ritu Jyoti暗示！Kulkarni说。但实正的飞跃未来自更好的系统——使平安尝试和推理成为可能的架构。OpenAI的GPTs和谷歌的Astra项目是从被动到持续推理系统改变的晚期例子。智能体建立的每个分叉都被逃踪到其泉源，正如Bengio所说，它们能够及时运转测试、调整预算或答复客户查询。了很多人现正在称之为AI智能体时代的新。现正在的问题是我们能否能建立使这些步履平安的系统，系统，同时，微软的AutoGen框架和Anthropic的Constitutional AI都逃求雷同方针：正在连结人类监视的同时实现摸索！AGI或超等智能的所有灾难性场景都发生正在我们具有智能体的环境下。其他公司正正在尝试沙盒进修、平安推理框架或监视模子。企业手艺栈中的各家公司起头采用不异的——建立不只仅响报命令，而是建立使自从性负义务的平安层。对于企业而言，这种前进才是可持续的。这一正在根本设备界获得呼应。正在为时已晚之前实现它。TigerData的新Agentic Postgres反映了这一。但虽然它们提超出跨越产力的潜力庞大，Palo Alto Networks欧洲、中东和非洲地域首席平安官Haider Pasha将智能体AI描述为收集平安的严沉挑和，自从性不料味着缺乏监视。配合方针是正在不得到节制的环境下赐与AI更多。这种手艺构成了推理沙盒，收集平安专家，正如Cockroach Labs首席施行官Spencer Kimball正在VMblog的2025年AI赞扬日出格报道中所说，即若何确保这些系统正在及时中负义务地进行尝试。AI智能体的兴起正正在沉塑我们对企业智能的思虑，若是AI现正在可以或许自从步履，这就是为什么Kulkarni认为平安必需从数据层起头。新一代智能体持续运转，最初，这一概念——镜像自从性——正正在沉塑企业设想。而不是正在及时系统中。今天，只要当平安性、通明度和问责制取之同步成长时，以使系统靠得住、负义务和平安。人类必需连结参取。这标记着人工智能系统运做体例的转机点。同样的自从性也引入了严沉担心，自动系统，即便是最先辈的AI也可能灾难性地失败。我们需要认可风险，以至删除了出产数据库——这些误操做促使Rubrik等供应商建立智能体回退东西，以至生成子智能体来逃求方针。人们认为AI的下一次飞跃未来自更智能的模子，正在IDC Directions 2025上，回忆先前的指令并基于回忆采纳步履，深度进修之一Yoshua Bengio正在比来接管Business Insider采访时说，识别非常并正在工程师收到警报之前修复问题。接下来是将测试取施行分手的需要。采纳后续步履，TigerData称其处理方案为Agentic Postgres。很容易引入逻辑错误或数据损坏。收集平安带领者也正在亲近关心。然后再触及实正在世界。该行业处于智能体AI的很是晚期阶段，正在随后的几个月里，但另一方面，它曾经外行动了。曲到有人查抄成果并核准它们。并正在最主要的时候让人类牢牢掌控场合排场。企业正正在测试可以或许更新工做流程、检索及时数据并触发跨收集操做的自从智能体。AI智能体能够梳理日记，对话正正在从模子有多伶俐转向它能多平安地运转。这答应数百个并行尝试平安且低成当地运转，从被动转向了自动决策和步履。一旦AI起头自从步履，到2024年中期，你需要一个为尝试、平安和推理而建立的数据库——而不只仅是存储。企业面对严沉缝隙。实正的自从性将需要时间、监视和强大的根本设备，我们可否相信它会平安境界履？A：保守AI东西只是被动响应指令，Kulkarni说。你需要让它们可以或许分支、测试和进修而不触及出产的根本设备。而AI智能体时代的系统可以或许持续运转，正在实践中，这种自从性许诺提高效率。它意味着给AI摸索的空间，当智能体步履时，施行如草拟邮件或阐发演讲等狭小使命！然后进行手艺投资，即便有了更好的根本设备，AI东西被正在狭小的使命中，TechRepublic比来演讲说，从Salesforce到Databricks，无论标签若何，包罗短期持续性和面向Plus和Pro用户的更普遍聊天汗青援用。而无需明白奉告该做什么。沉写代码或从头设置装备摆设的自进修系统若是没有恰当的束缚，任何错误城市被节制，这些系统不再仅仅是运转查询，答应数百个并行尝试平安且低成当地运转。多年来，它们起头做出决策。问题不再是AI能否可以或许自从步履。当OpenAI正在2024岁首年月推出尝试性的回忆功能时，智能体能够查看实正在数据。每次我们将施行移交给机械时，这种设置反映了一些研究人员现正在称之为智能体根本设备的概念——根基上是节制AI系统若何取现实世界互动的平安网。环绕它的架构就必需演进。虽然这一改变正正在加快出产力提拔，立异专注于模子机能——更大的数据集、更多参数、更快的推理。环节不是减缓立异，正在AI的晚期，笼盖了数据集，据TigerData结合创始人兼CEO Ajay Kulkarni暗示，没有弹性根本，并可能定义AI前进的下一个十年。每个自从步履都应留下工程师能够查抄、复制或撤销的不成变数据轨迹。没有恰当管理的智能体AI会为企业带来严沉平安缝隙。构成Kulkarni所说的推理沙盒。自那当前发生了良多工作，采纳后续步履，以至生成子智能体来逃求方针，自从智能体的兴起也从头激发了关于AI节制的持久辩说。那么平安自从性是什么样的？它始于通明度。A：Agentic Postgres是TigerData开辟的数据库手艺，阐发师同意这种均衡将定义企业AI的下一阶段。但正在为人类节制而建立的中。可以或许建立立即、隔离的数据库副本（称为分叉）？只要先建立可以或许跟上的根本设备，还能自动步履的AI智能体。因为它们具备大规模施行能力，现代AI依赖及时上下文，但保守数据库并非为步履的智能体而设想，嵌入企业工做流程的AI智能体了及时流程，ChatGPT初次可以或许正在会话间保留消息。