数据 + 模型 驱动 AI Native 应用发展

主要观点总结

本文探讨了随着人工智能技术的发展，从生成式人工智能（GenAI）到自主代理人工智能（Agentic AI）的演变过程，以及企业面临的挑战和机遇。文章详细阐述了AI开发模式的转变、企业应用的挑战和技术架构的应用，包括AI开发工具的演进、企业Native AI应用的挑战、Chat BI技术架构及开发流程、系统开发及基础开发工具等。最后，文章总结了AI技术对企业构建AI Native应用的影响及面临的挑战，并介绍了如何利用先进的技术和工具平台高效开发和部署AI Native应用。

关键观点总结

关键观点1: AI技术的不断发展推动了从GenAI到Agentic AI的演进，为企业构建AI Native应用带来了机遇与挑战。

企业面临着数据处理、基础设施升级和全链路应用构建等挑战，需要利用先进的技术和工具平台来高效开发和部署AI Native应用。

关键观点2: Chat BI技术架构为企业构建复杂BI系统提供了简化描述，包括数据接入与管理、数据处理与优化、Agent工作流、数据推荐与执行支持等方面。

LangStudio产品架构提供了从模型到应用的全流程支持，包括AI Agent应用生态、AI应用适配层、模板市场等，为开发者提供强大的开发能力。

关键观点3: Workflow编排在Agent构建和系统化应用中起到关键作用，能够提供端到端业务流程的封装和复用的能力。

通过结合模型微调、Agent工程化封装和Workflow编排，可以形成完整的应用模块，简化技术栈，实现低技术复杂度的分析型系统快速构建。

关键观点4: 数据分析ChatBI与Hologres MCP Server的集成应用是AI Native应用在数据分析领域的一个实例，展示了如何有效利用LangStudio模板和API调用模型推理能力进行数据分析。

该实例验证了AI Native应用在提高数据分析效率和智能化水平方面的潜力。

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