生成式AI（GenAI）应用迅速崛起，成为企业首选的AI解决方案。

大语言模型为其普及提供支撑，其中AI Agent备受关注，2024年更是被誉为AI Agent元年。

尽管企业认可其潜力，但实际应用进展缓慢，主要源于对大语言模型的谨慎态度及AI Agent效果未达预期。

影响效果的因素包括模型能力、Prompt设计等，而数据应用的差异也是关键。

数据质量和有效应用对AI Agent性能具有决定性影响。

AI Agent面临的数据瓶颈 随着AI Agent技术的不断进步，数据问题已成为其发展的重大瓶颈。

算力和算法虽有标准可依，但数据的多样性和复杂性却给每家企业带来了独特挑战。

数据的采集、流通和应用中的诸多问题，限制了数据价值的发挥，进而影响了AI Agent的性能。

低质量数据可能导致AI Agent决策失误，增加企业运营风险，甚至损害企业声誉。

在生成式AI的应用中，数据管理与风险控制显得尤为重要。

传统的高质量数据定义已不适用，我们更需要的是全面、多样化的数据集。

为此，我们提出了AI-ready data概念，强调数据的精选、整理和优化，以直接支持AI模型的训练和应用。

只有如此，AI Agent的潜力才能得到充分发挥，为企业创造更大价值。

AI-ready data：驱动AI应用新纪元 AI-ready data正成为AI应用深度发展的关键。

它不仅是高质量、精心准备的数据，还融入了元数据与本体，为数据赋予了丰富上下文和结构化语义。

元数据提供基础信息，本体提供特定领域的结构化表示，共同助力AI系统更精准地理解和应用数据。

构建AI-ready data充满挑战，涉及元数据与本体的开发、实施和维护，需要统一方法和持续支持。

从数据创造到重用，整个生命周期都需要精细管理。

虽然AI-ready data对AI Agent等应用至关重要，但大部分企业仍面临构建难题。

AI-ready data不仅是数据，更是过程和实践。

企业需要与技术供应商合作，构建支持AI应用的环境。

数据科学家和工程师需进行大量预处理工作，如清洗、转换、规范化和增强。

因此，AI-ready data是企业数字化转型和创新的关键。

随着技术进步和应用深入，AI-ready data将为企业带来更多机遇和价值。

AI-ready数据融合，助力组织Agent应用 构建AI-ready数据环境是组织战略核心，关键在于数据的管理、治理和利用的清晰度、质量和可访问性。

技术供应商和企业正在探索最佳实践路径，其中“非侵入式数据治理”为AI数据准备提供新途径。

AI-ready data是数据应用的转变，也是生成式AI的基石，要求企业重新思考数据应用方式。

部署Agent只是开始，组织还面临数据挑战，需要融合AI-ready data的整体解决方案，对技术供应商提出更高要求。

实在智能在这方面就已经走在了前列，其是拥有先进AI技术支持和最全自动化技术加持的AI Agent厂商，已经能够为客户提供AI-ready data获取的最佳路径，实现企业端隐私数据保护和AI-ready data的构建，从而且解决了企业客户使用GenAI时担心的投资成本浪费、数据不安全不懂业务、GenAI增强能力支持下出现的错误流程自动化等问题。

同时PC AI Agent、手机AI Agent、实在AIAgent置入英特尔AI PC端以及钉钉端进驻实在Agent平台等实践，也表明其对企业客户的隐私数据和AI Ready数据的问题解决方案是能落地的，且已经有真实可见的成果。

从具体应用来看，先期已经引入Agent相关解决方案的客户反馈很不错，这也是其刚开启公测就吸引大量用户积极体验的原因。

AI-ready将成为Agent标配 企业经营中，数据应用面临挑战。

数据分散，难以有效流转和应用，企业需确保数据安全与高质量利用。

技术厂商如实在智能推出AI Agent平台，通过数据过滤、权重设置等技术保障数据安全。

采用RAG和Fine-tuning等技术解决AI-ready难题，构建完善生态。

AI Agent为企业带来数据高效应用新机遇，实现AI-ready data构建到应用一站式服务，推动数智化转型。

未来，AI-ready data将成为智能体应用前置条件，技术厂商将AI-ready作为部署AI Agent的必选项，推动应用效果迈上新台阶，为企业创造更大价值。