那是一个美丽的秋日早晨，我在奥兰多的大佛罗里达酒店离开，乘坐穿梭巴士前往 Gartner IT 研讨会。我渴望听取主题演讲，但事先并没有研究演讲者是谁。走进会场，我看到 NVIDIA 首席执行官黄仁勋正在与 Gartner 的 Daryl Plummer 进行炉边谈话。虽然我错过了前半部分，但接下来我听到的内容弥补了这一点：“将所有数据向量化。”
这句话引起了我的深刻共鸣，这不仅是因为它的简洁，还因为它强调了我们对企业中数据和 AI 的思考方式的根本转变。生成式 AI 的快速发展已经开启了一个新时代——在这个时代，传统的数据基础设施已经不够用了。
传统 CRUD 型应用程序的崩溃
快进几个月。我正与 Weaviate 的联合创始人、有远见卓识的首席执行官 Bob van Luijt 讨论 AI 原生世界将如何迫使每个应用程序从头开始重建。我们都坚信，传统的 CRUD 型应用程序将让位于 AI 原生的代理应用程序，而像 Weaviate 这样的 向量数据库 将是其核心。
不久之后，微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉也发表了关于传统业务应用程序变得过时的声明，引起了广泛关注。他的愿景与 Bob 和我讨论的内容完全一致。他的理由是什么？在 AI 原生时代，业务逻辑正在从硬编码规则迁移到能够跨多个系统协调操作的自主 AI 代理。在这种范式下，传统的应用程序（依赖于静态的 CRUD 操作）无法与代理 AI 系统相提并论。
代理 AI 的兴起：对企业意味着什么
在过去的几年里，大型语言模型和生成式 AI 彻底改变了企业与其数据交互的方式，从静态搜索结果转变为能够按需生成上下文感知洞察的系统。我们现在正进入代理 AI 时代——AI 不仅提供答案，还会不断学习并采取行动。
就在上周，OpenAI 发布了 Operator，这是一种可以通过网络浏览器直接采取行动的 AI 代理，代表用户在现实场景中行动。在一个演示中，该代理根据用户偏好找到并预订了一家当地餐厅。在另一个演示中，它根据食谱从送货服务订购了杂货。
这些最新的创新让我们得以一窥 AI 的未来，但对于希望保持领先的企业来说，它们意味着什么？ Gartner 最近预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用程序将包含代理 AI，高于 2024 年不到 1% 的比例，这将使 15% 的日常工作决策能够自主进行。
毫无疑问，未来三年将是变革性的，但与客户、分析师和行业领导者的对话表明，人们普遍认为，通用的自主代理在企业中仍然不切实际。这既是由于治理风险，也是由于技术限制。短期内的真正机会在于为明确定义的任务和工作流程部署专门的 AI 代理。在客户支持、软件工程以及数据管理和丰富等领域——工作流程结构化且早期原型显示出强大潜力——可以在短期内为企业带来巨大的价值和提高人类生产力。
为什么你需要一个 AI 原生的向量数据库
处理、检索和学习大规模非结构化和多模态数据的能力是代理 AI 系统的核心要求。传统数据库并非为此复杂性而设计。相反，AI 原生的向量数据库已成为寻求实现这些能力的组织的至关重要的基础设施。
Weaviate 是一个开源的 AI 原生数据库，它赋予 AI 构建者
可扩展的 AI 原生架构：Weaviate 专为 AI 工作负载而设计，可提供无与伦比的可扩展性和性能，轻松处理数十亿个向量。
实时语义搜索：Weaviate 不仅提供基本的向量相似性，还结合了混合技术以确保相关且精确的结果。实时摄取和查询有助于 AI 代理快速适应新信息。
与代理框架集成：Weaviate 与流行的 LLM 和代理工具（如 LangChain 和 LlamaIndex）协同工作，使构建和部署代理工作流程更加容易。
Weaviate Agents：将新的洞察力直接集成到数据库中，转换现有数据，并随着时间的推移改进代理应用程序的智能。
治理、合规性和安全性：灵活的部署、多租户和强大的安全控制可帮助您安全地运行代理 AI 并满足企业标准，而无需增加复杂性。
黄仁勋“将所有数据向量化”的指令不仅仅是一个短暂的趋势——而是 AI 时代生存的必要条件。随着传统业务应用程序的崩溃和代理 AI 成为企业软件的新中心，越来越多的组织将采用 AI 原生基础设施来满足其用例。
为什么选择 Weaviate？因为真正的企业级准备需要的不止 向量搜索。它需要经过实战考验的可靠性、能够处理数十亿个向量的可扩展架构、无缝的模型集成以及支持复杂代理架构的能力。Weaviate 在所有这些方面都表现出色，同时保持了现代 AI 应用程序所需的速度和灵活性。
未来用向量说话，而未来运行在 Weaviate 上。对于希望在 AI 原生时代蓬勃发展的企业来说，Weaviate 为创新、适应性和可扩展的智能奠定了基础。我们共同努力，不仅在构建软件，还在重新定义它可以做的事情。
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