开放数据架构
人工智能代理很少孤立工作，需要跨系统、工具和服务交换数据才能完成作业。
AWS 让这些代理可以自由使用最广泛的托管开源数据技术和开放表格式组合，允许您在任何系统、工具或环境中使用数据。没有供应商锁定。无需重新格式化数据。默认情况下只有互操作性和最佳价值。
探索 Apache Iceberg on AWS、PostgreSQL with Amazon Aurora、Apache Spark with Amazon EMR、Apache Kafka with Amazon MSK、OpenSearch with Amazon OpenSearch Service、MCP 服务器和 A2A。
开源技术的最佳场所
大规模卓越基础
人工智能代理推动了指数级的数据增长，并要求不间断且动态扩缩的基础设施。AWS 提供自动资源分配、零调整价格性能以及数百万客户 20 多年来一直信任的可靠性和规模。
人工智能的可信数据
人工智能代理需要准确的数据才能提供值得信赖的结果。AWS 旨在成为最安全的云基础设施，默认情况下采用数据加密和精细的访问控制，上下文丰富的数据可以在人类、人工智能代理和应用程序之间安全流动，即使是最敏感的工作负载也是如此。
可帮助您部署和扩展代理式人工智能的四个数据使用案例
数据工作负载迁移
加入成千上万将本地 Microsoft SQL Server 和 Oracle 数据库迁移到 Amazon RDS 的客户的行列，进而减轻基础设施管理负担、最大限度地减少停机时间并加快代理式人工智能的采用。
构建代理式人工智能应用程序
为人工智能准备数据，使用自然语言进行探索，并通过我们的开放平台创建代理式工作流程，无需担心要使用哪种工具或复杂的架构设计。
搜索和向量
在我们的数据服务组合产品中体验向量搜索，通过上下文感知的智能检索为您的人工智能应用程序和代理提供支持。
数据和分析的新增内容
了解客户如何使其数据为人工智能做好准备
数百万客户正在 AWS 上构建开放数据基础，进而推动代理式人工智能并改变其工作方式，从加速软件开发到提高员工生产力、研究和创新以及业务流程。
常见问题
什么是代理式人工智能的开放数据基础？
代理式人工智能的开放数据基础是一种可扩展、可互操作的数据架构，允许人工智能代理跨系统查找、访问、信任和处理数据。该架构使用开源技术、开放表格式和托管数据服务，因此组织可以避免供应商锁定，减少数据重新格式化，并支持跨数据库、应用程序、分析工具和人工智能工作流程运行的代理。
为什么人工智能代理需要开放数据架构？
人工智能代理需要开放数据架构，因为这些代理通常在多个系统、工具和服务上工作来完成任务。开放架构使数据可以跨环境使用，无需强制使用专有格式或重复的管线。这改善了互操作性，支持跨系统代理工作流程，并帮助组织更有效地连接运营数据、分析数据、搜索索引和人工智能应用程序。
AWS 如何帮助企业数据为人工智能做好准备？
AWS 通过将托管数据库、分析服务、开源技术、向量搜索、治理和安全控制相结合，帮助企业数据为人工智能做好准备。Amazon Aurora、Amazon RDS、Amazon EMR、Amazon MSK、Amazon OpenSearch Service、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 和 Amazon SageMaker 等服务支持可扩展的数据处理、检索、访问控制和代理式人工智能应用程序开发。
为什么可信数据对代理式人工智能很重要？
可信数据对于代理式人工智能至关重要，因为代理使用数据来做出决策、生成响应、触发工作流程并采取行动。不准确、无法访问或管理不善的数据会降低可靠性。AWS 支持可信数据，默认情况下采用加密、精细的访问控制以及人类、应用程序和人工智能代理（包括敏感的企业工作负载）之间的安全数据移动。
向量搜索如何支持代理式人工智能应用程序？
向量搜索通过支持从大量非结构化和结构化数据中进行上下文感知检索来支持代理式人工智能。这可以帮助代理找到语义相关的信息，而不仅仅是精确的关键字匹配，从而改善了检索增强生成（RAG）、搜索体验、推荐和任务执行。Amazon OpenSearch Service 提供向量搜索功能，用于构建高性能和可靠的人工智能应用程序。
Apache Iceberg 在开放数据基础中扮演什么角色？
Apache Iceberg 通过提供适用于不同查询引擎和处理框架的开放表格式来支持开放数据基础。这允许组织在分析和人工智能工作负载中使用相同的数据，而无需为每个工具修改或重新格式化数据。在 AWS 上，Iceberg 可以在数据和人工智能堆栈中使用，以改善互操作性。
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