在人工智能时代，代理需要实时上下文以避免价值毁灭
2026年11月15日 · 阅读 1 分钟
在Current 2026大会上，Confluent的首席技术官Steffen Höllinger讨论了Streamhouse架构的发布以及数据流的重要性，以确保智能代理获得安全、可追溯的操作上下文。
Streamhouse架构旨在通过连接接近数据源的流数据，扩展数据流平台，确保实时治理，供应用程序和自主代理使用。这一提案并不打算取代现有的数据湖或数据仓库，而是作为补充，管理关键业务操作。
在人工智能时代，依赖每天生成的报告作出操作决策已不再可行。智能代理如果没有持续更新的上下文，将作出错误的建议，从而导致价值的毁灭。要将代理整合进流程中，必须优化基础设施和处理的整体成本。
通过整合Apache Kafka和Apache Flink，Streamhouse确保代理所消耗数据的可靠性，数据以开放格式不断实现，如Apache Iceberg或Delta，确保信息来源和所经历的变换的完全可追溯性。
新的Lightning Tables为这个生态系统提供了管理查询和服务的层，使代理和应用程序能够通过SQL、API REST或MCP（模型上下文协议）连接到低延迟数据。这消除了同步额外中间数据库的需求和复杂性。
随着智能代理的广泛部署，许多企业因在推理令牌上的无效支出而迅速耗尽年预算。预计《财富500强》中的每家公司平均将拥有150,000个代理。
尽管Apache Flink最初在柏林创建，欧洲市场因监管和初始数据量的原因显得更为保守，但包括Booking.com在内的欧洲零售、金融和工业公司已经在实时处理流数据，以最大化其价值。