要构建一个能够提供准确、快速、可靠结果的人工智能数据平台，需要遵循一些基本原则。以下部分将对此进行讨论：

1. 数据采集与集成

第一步是连接所有相关数据源，包括数据库、API、日志、流媒体系统和第三方服务。企业很少拥有单一数据源；数据分散、孤立，而且往往相互依赖。该平台必须在不引入人工瓶颈的情况下处理这些操作。这意味着需要自动化的数据摄取管道，能够适应不断变化的数据模式、数据频率的变化以及新的数据源，同时还要保证数据的完整性。这项功能确保人工智能或代理系统不会因为等待数据而停滞不前，下游团队也不必不断追赶上游管道，这通常是我们在多个企业中看到的痛点。

2. 统一数据存储和访问

现代人工智能数据平台是一个 单一的统一层 ，结构化数据、半结构化数据和非结构化数据可以在其中共存。这使得任何人工智能工作负载，无论是预测模型还是智能体系统，都能查询、读取和写入数据，而无需切换上下文或跨多个工具。统一访问减少了摩擦，消除了冗余副本，并确保每个系统看到的都是相同的“真相”。从我们的角度来看，这个统一层至关重要，因为智能体人工智能依赖于一致且高保真的数据才能自主行动。任何不一致都会破坏决策循环，并削弱人们对人工智能输出的信任。

3. 嵌入式治理

人工智能数据平台的治理不能是独立的层级或缓慢的人工审批流程。它必须嵌入 平台内部 ，自动执行数据质量、血缘关系、安全性和合规性方面的管理。我们的观点：治理不仅仅是规则， 更是信任这一核心要素 。每个模型、代理或工作流程都应该能够信赖其所使用的数据，而无需不断质疑“数据是否干净？是否合规？”。当治理机制融入平台时，人工智能代理系统就能自信运行，而人工团队也不会被繁重的手动检查所累。

4. 上下文和记忆层

大多数平台都专注于将数据从 A 点传输到 B 点。而我们倡导的 AI 数据平台则将 上下文和记忆视为最重要的因素 。这一层保留了历史知识、关系和业务意义，以便人工智能系统能够随着时间的推移进行推理，而不仅仅是对最新一批数据做出反应。这种能力对于智能体人工智能至关重要，智能体人工智能必须记住过去的行动，从结果中学习，并自主做出决策。

如今，没有记忆层的 AI 数据平台可能会造成智能脆弱，模型可能预测得很好，但代理无法可靠地行动，因为系统会忘记使决策有意义的上下文。

5. 可观测性和监测

最后，该平台必须提供深度可观测性。这不仅仅是检查管道是否运行或模型是否产生输出。可观测性意味着跟踪流入人工智能系统的每一条数据的 健康状况、准确性和可靠性。 监控不仅能提醒团队注意异常、偏差或故障，还能提供持续改进的洞察。结合内存层，可观测性确保人工智能系统能够从自身决策中学习，并在整个企业范围内维护信任。