人工智能代理的兴起正推动数据基础设施供应商重构平台，以处理更自主、事件驱动的工作负载。获取流数据的实时上下文正成为关键需求——而这正是大多数批处理系统和传统数据湖难以支持的能力。

　　以Kafka为基础构建流式数据骨干而闻名的Confluent，正通过最新更新响应这一变革。在本周的Current 2025用户大会上，该公司宣布了一系列变革举措，旨在将流式基础设施与原生AI开发领域深度融合。

　　Confluent Intelligence成为最引人注目的功能。该受控技术栈旨在帮助团队利用实时数据开发和管理AI代理。该公司还推出了面向受监管行业参与者的私有云服务，并扩展Tableflow以支持Unity Catalog和Microsoft Azure，通过与Delta Lake集成实现元数据系统的更全面覆盖。

　　这些功能传递的信息清晰明确：随着智能系统从孤立实验走向日常基础设施，Confluent不再满足于仅提供数据管道的基础架构，而是希望在人工智能领域占据一席之地。

　　新功能中集成的实时上下文引擎通过MCP管理结构化数据向智能体的传输，旨在消除脆弱API的需求，使延迟批量更新转向更符合智能体预期功能的模式。该引擎现已开放早期访问。

　　该公司还推出了基于Flink的流式代理环境，开发者可在平台上直接创建、测试和部署代理。早期代理实现缺乏可观测性和调试能力，而流式代理现已补足这些功能。

　　私有云版本在防火墙后提供相同功能，通过内置策略执行和增强的复制机制，满足需要严格控制数据流动的企业需求。该方案还包含Tableflow对Delta Lake、Unity Catalog及Azure的支持。这些工具旨在简化向下游分析与AI工具构建实时管道的过程——无需编写更多ETL代码。

　　然而核心问题依然存在：当AI代理始终滞后于实际事件时，如何实现智能决策?即便在当下，许多系统仍依赖静态快照、附加于数据湖的查询层，或更新速度过慢而毫无价值的API。当企业开始自动化决策，这些智能体扩展至各业务职能时，这种日益扩大的脱节将成为致命缺陷。

　　Confluent人工智能负责人Sean Falconer解释道："人工智能的卓越程度取决于上下文质量。企业虽拥有海量数据，却常面临数据过时、分散或格式无法有效利用的困境。实时情境引擎通过整合数据处理、再处理与实时服务功能，将持久数据流转化为动态情境，从而实现更快速、更持续的人工智能决策。"在自动化系统世界中，情境不仅有用——更是不可或缺。

　　企业级AI应用的每波浪潮都遵循相似轨迹：创新率先登场，现实检验紧随其后。当前，智能代理系统正面临现实考验——市场需求旺盛，但基础架构尚未满足人们对这些代理的期望。构建智能系统相对容易，但长期维持其可信度、可观测性与治理能力则困难得多。

　　正因如此，行业讨论正从算法转向基础设施。引领下一代人工智能的企业并非那些训练顶 级模型者，而是那些能确保模型持续连接真实数据、在业务环境变迁中保持稳定运行的先行者。这种进步虽然远离喧嚣——鲜少成为头条新闻，却具有更深远的影响。

　　IDC《未来展望：2025全球数据与分析预测》指出：“当人工智能驱动的自动化代理、助手和顾问开始在组织中应用时，经过筛选、安全保障、合规且符合情境的数据将成为确保可信结果的关键成功因素。”

　　企业AI能否在不重构基础架构的情况下实现进化，唯有时间能给出答案。实时情境感知、受控数据管道、持续反馈循环——这些已不再是附加功能，而是必备条件。Confluent进军该领域的举措正体现了这种认知，这也是行业开始重视“管道”架构而非仅关注其上层智能的首批重要信号之一。

　　若人工智能系统要从新奇玩物转变为可靠工具，未来的成败关键不在于模型规模的扩张，而在于支撑这些系统的数据源能否真正适应现实世界的变化节奏。

　　作者：Ali Azhar