Agenttinen AI | Tehokkampaa datakehitystä AI-agenttien avulla

Miksi hyödyntää agenttista tekoälyä datakehityksessä?

Me Recordlyllä uskomme, että automaation ja agenttien avulla työtä voidaan skaalata tehokkaammin ja siirtää tehtäviä tekoälyn hoidettavaksi.

Datainsinööri-resurssien (Data Engineer) niukkuuden ja yritysten datatyön kysynnän kasvun vuoksi rutiininomaisten data-aktiviteettien automatisoinnille on alati kasvava tarve. Merkittävimpiä askelia tämän tavoitteen edistämiseksi on MCP:n, eli Model Context Protocolin erittäin nopea käyttöönotto. Useat tuotetalot, kuten Snowflake ja dbt Labs, ovat julkaisseet MCP:n osana omia tuotteitaan.

Sen sijaan, että tekoäly korvaisi nykyisiä tiimien jäseniä, se mahdollistaa datatiimien jo olemassa olevien kyvykkyyksien vahvemman hyödyntämisen. Kilpailuedun saavuttamiseksi on olennaista varmistaa, että organisaation arkkitehtuuri ja osaaminen tukevat, että mahdollistavat agenttisten viitekehyksien hyödyntämisen.

Agenteille valmis perusta

Tekoälyagenteista saadaan paras mahdollinen hyöty vain, kun niiden ympäristö on johdonmukainen, tarkkaan määritelty ja luotettava. Taustalla olevan data-alustan ja prosessien tulee olla standardoituja sekä hyvin hallittuja potentiaalin ulosmittaamiseksi. Metadata, datan laatu, semanttiset määritelmät että omistajuus ovat erittäin tärkeässä roolissa.

Selkeä hallintamalli

Jotta automaatio voidaan mahdollistaa ilman tietoturva-, vaatimustenmukaisuus- tai tuotantoriskien kasvua, agentit tarvitsevat hallinnoitavan toimintamallin. Tämä tarkoittaa käyttöoikeuksien sekä työnkulkujen auditointia että arviointia kontrolloidulla tavalla.

Valmiiksi rakennetut agentit

Mitattavien tehokkuushyötyjen ja sijoitetun pääoman tuoton (ROI) saavuttamiseksi on kannattavaa hyödyntää jo toimiviksi todistettuja komponentteja täysin uuden rakentamisen sijaan. Käyttöönottovalmiit agenttityönkulut ovat suunniteltu suorittamaan korkean arvon datainsinööritehtäviä, kuten dataputkien rakentamista ja testaamista, laatuongelmien luokittelua ja priorisointia, tai tikettien hallintaa.

Muutosjohtaminen

On hyvä luoda “pelikirja” sille, miten eri tiimit ottavat tekoälykyvykkyydet käyttöön ja työskentelevät niiden kanssa, että muodostuu organisaation yhteinen tapa toimia. Siihen kuuluu roolien ja vastuiden määrittely, runbookien luominen, tiimien kouluttaminen sekä hallinta- ja käyttöönoton KPI-mittareiden määrittäminen. Pitkän aikavälin onnistuminen tekoälyagenttien kanssa on vahvasti riippuvaista siitä, kuinka hyvin organisaatio onnistuu integroimaan ne jokapäiväiseen työhön ja rakentamaan luottamusta niiden käyttöön.

Mitä MCP-pohjaiset agentit ovat?

Suuret kielimallit (LLM) ovat tehokkaita, mutta lähtökohtaisesti ne ovat sidottuja omaan koulutusdataansa eivätkä voi toimia täysin turvallisesti järjestelmissä. Anthropic, Claude-tekoälyn taustalla oleva yritys, on luonut avoimen standardin, MCP:n. tämän ongelman ratkaisemiseksi. MCP määritellään turvalliseksi ja standardoiduksi tavaksi, jolla tekoälysovellukset voivat muodostaa yhteyden ulkoisiin työkaluihin, datalähteisiin ja palveluihin.

MCP koostuu seuraavista osista:

Client ja host: Osa, joka on vuorovaikutuksessa palvelimen kanssa, kuten Claude Desktop tai Cursor.

Palvelin (Server): Kevyt ohjelma, joka toimii ohjelmointirajapintana eli API:na. Palvelin tarjoaa määritellyn joukon työkaluja, resursseja ja prompteja MCP-protokollan avulla clienttien käytettäväksi. Palvelin määrittelee resurssit, työkalut ja promptit; agentti kutsuu niitä. MCP palvelin toimii monien clientien kanssa ja ylläpitää sallittujen toimintojen listoja (allowlists) ja valvoo käyttöoikeuksia.

On olemassa sekä hallittuja tai etäpalvelimia että paikallisia palvelimia. Esimerkiksi GitHubilla on täysin käyttökelpoinen etäpalvelin, Snowflakella on paljon eroja paikallisen ja hallitun välillä, ja dbt:n paikallinen ja etäversio ovat melko lähellä toisiaan joidenkin merkittävien päivitysten jälkeen.

Tools: Kyvykkyys vuorovaikuttaa jonkin ulkoisen palvelun kanssa. Esimerkiksi “suorita SQL kysely”, “listaa paikalliset tiedostot” tai “aja Pythonia”. Mitä tahansa, joka mahdollistaa vuorovaikutuksen ulkoisen palvelun kanssa.

Palvelut (Services): Minkä kanssa MCP mahdollistaa vuorovaikutuksen:

Paikalliset palvelut: esimerkiksi tiedostojärjestelmä, Python, DuckDB tai Postgres, Docker, Git jne.
Etäpalvelut: Snowflake, dbt Cloud, API:t, GitHub, Azure DevOps.

Verrattuna perinteiseen retrieval-augmented generationiin (RAG), joka keskittyy tuomaan lisäsisältöä promptiin, MCP:ssä on kyse end-to-end -vuorovaikutuksesta ja toiminnasta järjestelmissäsi.

MCP:tä on jo otettu käyttöön avoimena standardina suurten tekoälytoimijoiden ja pilvialustojen keskuudessa, mikä tarkoittaa, ettet lukitse itseäsi yhteen toimittajaan, kun investoit MCP-pohjaisiin agentteihin.

AI agents - WHERE DOES THE DATA ENGINEERING EXPERTISE COME IN 2

Ihmisen ja agentin yhteistyö

Agenttisen AI:n avulla datainsinöörityö voidaan käsittää nelitasoisena mallina, jossa vastuu siirtyy AI-agenteilta ihmisille monimutkaisuuden kasvaessa.

Ylimmällä tasolla ovat monimutkaiset ja korkean arvon ongelmat. Niitä on vaikea määritellä, ne vaativat syvällistä ymmärrystä ja niihin liittyy usein epäselvyyttä. Tässä ihmisen asiantuntemus on välttämätöntä ongelman muotoilussa, päätöksenteossa ja suunnan määrittämisessä, jonka pohjalta agentit sitten toimivat.

Kolmas taso on valvonta ja jalostaminen. Vaikka tulokset näyttäisivät oikeilta, ne täytyy tarkistaa. Ihmiset tulevat mukaan validoimaan tuotoksia, ohjaamaan agentteja ja jalostamaan tuloksia. Tämä varmistaa laadun, oikeellisuuden ja linjauksen liiketoiminnan tarpeiden kanssa.

Toinen taso on rutiininomainen toteutus. Tässä agentit voivat hoitaa toistuvia datainsinööritehtäviä, kuten SQL:n kirjoittamista, datan transformaatiota tai työskentelyä olemassa olevan logiikan ja mallien pohjalta. Täältä syntyy suurin osa tehokkuushyödyistä, sillä agentit voivat skaalata tämän tyyppistä työtä nopeasti ja johdonmukaisesti.

Alimmalla tasolla kaikki perustuu hyvin määriteltyyn rakenteeseen. Siihen kuuluvat projektirakenne, datamallit, dokumentaatio, ohjeistukset ja laadukkaat esimerkit. Mitä selkeämpi ja standardoidumpi tämä taso on, sitä paremmin ja luotettavammin agentit toimivat.

Recordly auttaa organisaatioita muuttamaan agenttisen AI:n konseptista tuotantokyvykkyydeksi. Tämä malli kuvaa, miten MCP-pohjaiset agentit voivat olla vuorovaikutuksessa data-alustojen, työkalujen, mallien ja liiketoimintajärjestelmien kanssa turvallisella ja hallitulla tavalla. Se auttaa datatiimejä automatisoimaan rutiinityötä, parantamaan tulosten laatua ja keskittymään korkeamman arvon päätöksiin.

Recordly - Agentic AI Architecture for Data Teams

Teemme agenttisesta AI:sta totta organisaatiollesi

Recordly auttaa sinua suunnittelemaan ja toteuttamaan MCP-pohjaisia agentteja, jotka ymmärtävät dataasi, korjaavat ongelmia, automatisoivat rutiinityötä ja pitävät ihmiset keskittyneinä vaikeampiin haasteisiin.

Recordly on liiketoimintadatayritys, joka yhdistää syvän datainsinööri-, analytiikka- ja alustaosaamisen käytännön kokemukseen MCP-servereiden ja agenttisten työnkulkujen rakentamisesta tuotantoympäristöihin. Sen sijaan, että aloittaisimme teknologiasta, selkeytämme ensin tarpeesi ja omistajuuden.

Voimme auttaa sinua:

Tunnistamaan liiketoimintatapaukset (use cases)

Autamme sinua löytämään mahdollisuuksia, joissa agentit voivat vahvistaa tiimejä, parantaa datan laatua tai sujuvoittaa prosesseja, ja priorisoimaan mahdollisuudet niiden vaikutuksen ja toteutettavuuden perusteella

Arvioimaan agenttisen valmiutenne

Toteutamme jäsennellyn valmiusarvion ihmisten, prosessien, arkkitehtuurin ja hallintamallin näkökulmasta
Luomme selkeän kuiluanalyysin ja tiekartan: mihin keskittyä ensimmäisenä, mitä automatisoida seuraavaksi, miten arvo voidaan todistaa turvallisesti mitattavien välitavoitteiden avulla ja miten agentit sopivat tiekartalle

Rakentamaan perustan

Teemme data-alustastasi agenteille turvallisen ja agenttien käytettävissä olevan
Rakennamme turvallisia MCP-servereitä, jotka altistavat Snowflake-, dbt-, monitorointi-, Git- ja tikettijärjestelmäsi turvallisina, yhdisteltävinä työkaluina
Luomme suojakaiteet ja hallintamallin, jotta agenteista ei tule kalliita, hallitsemattomia “fire-and-forget”-botteja
Integroimme agentit olemassa olevaan teknologiapinoosi, jotta ne voivat kysyä tietovarastoilta, käynnistää ajoja tai päivittää liiketoimintajärjestelmiä standardiprotokollan kautta

Toimittamaan agenttisia kyvykkyyksiä

Rakennamme PoC:n ja validoimme liiketoimintatapaukset
Tuotannollistamme validoidut toteutukset ja viemme ne päästä päähän käyttöön ympäristössäsi
Realisoimme ROI:n.

Recordly voi auttaa sinua kaikissa agenttiseen AI:hin liittyvissä osa-alueissa. Kumppanuus Recordlyn kanssa varmistaa, että pysyt kilpailijoidesi edellä hyödyntämällä kyvykkyyksiäsi optimaalisella tavalla.

Ota meihin yhteyttä ja aloita agenttisten kyvykkyyksien rakentaminen jo tänään, tai varaa 15 minuutin konsultointipuhelu alta.