🤖 ИИ-агенты научились пользоваться базами данных не хуже людей

До сих пор базы данных проектировали прежде всего для аналитиков и инженеров. Но что, если доступ к базам получат ИИ-агенты — причем не как интерфейсы для text-to-SQL, а как самостоятельные пользователи платформы?
Хорошие новости: это уже выяснили. Исследователи из C3 AI представили систему для работы с базами данных Data Intelligence Agents. Она состоит из трех агентов — Data Interpreter, Schema Creator и Query Generator.
Модуль протестировали на 4 187 заданиях на четырех диалектах SQL — в семи бенчмарках он сравнялся с лучшими опубликованными решениями или превзошел их.
Какие проблемы остались
Большинство ошибок, которые допустила модель, были смысловыми. SQL выполнялся, но агент мог неправильно выбрать связь между таблицами, фильтр или способ расчета показателя. Технически корректный запрос не всегда давал правильный ответ.
Что это значит для бизнеса?
Если подобные решения получат распространение, проектировать дата-платформы придется так, чтобы они были удобными для агентов, то есть добавлять:
✅ машиночитаемые схемы и каталог данных
✅ определения метрик и бизнес-правил
✅ явно заданные ключи, связи и ограничения
✅ доступ к безопасному выполнению пробных запросов
✅ проверки качества, логи и возможность восстановить ход работы.
🗂 Важная деталь: дата-каталог теперь нужен не просто для галочки. Без него корпоративных AI-агентов будет невозможно масштабировать, так как это основа семантического слоя.
Как выстроить слой данных, на который смогут опираться и модели, и AI-агенты, разобрали в статье VK Tech о роли дата-платформ в развитии ИИ.
📬 Мы в МАХ