GoodData 推出 Agent Builder，加速企業規模 AI 代理部署

(SeaPRwire) –   加州舊金山– 2026年4月26日 – (SeaPRwire) – 隨著企業加緊將人工智慧投入實際運作，大規模可靠地部署和管理AI代理的能力已成為一個關鍵障礙。為解決此一缺口，GoodData推出了Agent Builder，這是其AI原生分析和決策智慧平台中的一項新功能，旨在簡化組織在複雜業務環境中創建、控制和擴展AI代理的方式。

Agent Builder使企業能夠從孤立的AI用例過渡到一個由專用分析代理組成的協調生態系統。這些代理可以針對特定角色進行定制，並部署到多個工作區、客戶環境和使用者群組中，同時保持集中的治理和一致性。此版本的發布回應了眾多組織日益增長的需求，這些組織已超越實驗階段，但在無需大量工程投資的情況下，於標準化和擴展AI部署方面仍面臨挑戰。

彌合AI原型與生產系統之間的差距

儘管許多分析供應商最近推出了基於代理的功能，但企業越來越認識到，構建代理僅是第一步。真正的複雜性在於確保這些代理在生產環境中可靠運行，並具備適當的治理、情境感知和可擴展性。

Agent Builder旨在透過讓團隊能夠在幾分鐘內部署生產就緒的代理，來應對這些運營挑戰。同時，它還提供了對代理行為、可存取資料以及如何在組織內部署的全面控制。

驅動Agent Builder的核心設計原則

靈活開發：可選程式碼
Agent Builder支援無程式碼和開發者驅動兩種方法。使用者可以使用自然語言輸入或預先建置的範本來創建代理，定義角色、技能、個性和知識等屬性，而無需編寫程式碼。對於進階自訂，API允許開發人員根據需要擴展功能。

設計具情境感知能力：可信且受治理的輸出
代理透過GoodData受治理的語意層，以及整合的AI記憶和AI知識能力，從本質上連接到即時的企業資料。這確保輸出保持一致、合規並符合組織資料政策。

結構化智慧框架：透明且可追溯
每個代理都在一個結構化的推理框架內運作，該框架規劃任務、選擇適當工具、執行工作流程並在定義的防護欄內進行調整。所有操作都是完全可追溯和可審計的，為組織提供了對代理行為的清晰可見性。

具企業級就緒的控制與擴展能力

Agent Builder引入了對代理配置的集中管理，包括技能、權限和行為參數。這使得組織能夠為不同的團隊（從分析師和業務使用者到開發人員和資料工程師）自訂代理，而無需額外的工程資源。

該平台還整合了全面的可觀測性功能，包括內建的追蹤、效能監控以及跨部署的使用情況分析。這些能力確保了全生命週期的可見性，並支援持續優化。

Agent Builder專為大規模企業環境設計，支援多租戶部署模型，使單一代理配置能夠分發到數百個客戶實例，同時保持治理標準。此外，GoodData正在擴展對API觸發的工作流程以及新興互通性標準（如MCP和A2A）的支援。

根據GoodData現場技術長Peter Fedorocko的說法，組織一直強調將AI代理投入生產以及部署後保持足夠控制的困難。他指出，Agent Builder透過將可配置性和可擴展性整合到統一環境中來應對這些挑戰，使企業能夠快速部署受治理、生產就緒的代理，而無需重複的開發工作。

關於 GoodData

GoodData是一個AI原生決策智慧平台，幫助組織將可信資料轉化為可執行的見解。該平台採用可組合架構和受治理的語意層構建，能夠實現可擴展的分析、自動化決策以及將智慧無縫整合到產品和工作流程中。GoodData為全球超過123,000家公司提供支援，服務約390萬用戶。