Making Your Data Ready for Agentic AI

摘要

指出自主代理 AI 缺乏人類分析師的直覺與判斷，因此資料必須具備可信、有上下文、可追蹤、受管治與可操作五項屬性。作者提出透過資料合約、語義層與可觀測性架構，將這些隱性知識轉化為機器可理解的明確規則，讓資料真正準備好供 AI 使用。

This article explains how to prepare data for agentic AI by adding trust, context, traceability, governance, and operability through data contracts and semantic layers.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 自主代理 AI 無法像人類一樣判斷資料是否正確，必須建立可信資料基礎。
• 透過語義層將業務定義與計算邏輯明確化，填補人類隱性知識的缺口。
• 從第一天起就建立可觀測性與權限控制，防止代理系統被攻擊或誤用。

提到的工具與公司

• Thoughtworks
• OpenTelemetry
• AtScale

適合誰看

負責資料架構、資料工程或 AI 系統設計的軟體架構師與工程師。

摘要依據

講者

Martin Fowler

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