GoodData发布Agent Builder，加速企业级AI代理部署

(SeaPRwire) –   美国加州旧金山 – 2026年4月26日 – (SeaPRwire) – 随着企业加紧将人工智能投入运营，大规模可靠部署和管理AI智能体的能力已成为一个关键障碍。为弥补这一差距，GoodData推出了Agent Builder，这是其AI原生分析和决策智能平台中的一项新功能，旨在简化组织在复杂业务环境中创建、控制和扩展AI智能体的方式。

Agent Builder使企业能够从孤立的AI用例过渡到由专用分析智能体组成的协调生态系统。这些智能体可以根据特定角色进行定制，并部署到多个工作区、客户环境和用户组中，同时保持集中的治理和一致性。该版本的发布响应了许多组织日益增长的需求，这些组织已经超越了实验阶段，但在无需大量工程投资的情况下，对AI部署进行标准化和扩展方面仍面临挑战。

弥合AI原型与生产系统之间的差距

尽管许多分析提供商最近都推出了基于智能体的功能，但企业越来越认识到，构建智能体只是第一步。真正的复杂性在于确保这些智能体在生产环境中可靠运行，并具备适当的治理、情境感知和可扩展性。

Agent Builder旨在通过让团队能够在几分钟内部署生产就绪的智能体来解决这些运营挑战。同时，它提供了对智能体行为方式、可访问数据以及在整个组织内部署方式的全面控制。

驱动Agent Builder的核心设计原则

灵活开发：代码可选
Agent Builder同时支持无代码和开发者驱动的方法。用户可以使用自然语言输入或预构建模板创建智能体，定义角色、技能、个性和知识等属性，而无需编写代码。对于高级定制，API允许开发者根据需要扩展功能。

设计上具备情境感知能力：可信且受治理的输出
智能体通过GoodData的受治理语义层以及集成的AI记忆和AI知识功能，天生连接到实时企业数据。这确保了输出保持一致、合规并符合组织数据政策。

结构化智能框架：透明且可追溯
每个智能体都在一个结构化推理框架内运行，该框架规划任务、选择合适的工具、执行工作流并在定义的护栏内进行适应。所有操作都是完全可追溯和可审计的，为组织提供了对智能体行为的清晰可见性。

具备企业级就绪的控制与扩展能力

Agent Builder引入了对智能体配置的集中管理，包括技能、权限和行为参数。这使得组织可以为不同的团队（从分析师和业务用户到开发者和数据工程师）定制智能体，而无需额外的工程资源。

该平台还包含全面的可观测性功能，包括内置的追踪、性能监控和跨部署的使用情况分析。这些能力确保了全生命周期的可见性，并支持持续优化。

Agent Builder专为大规模企业环境设计，支持多租户部署模式，使得单个智能体配置可以分发到数百个客户实例中，同时保持治理标准。此外，GoodData正在扩展对API触发的工作流以及新兴互操作性标准（如MCP和A2A）的支持。

据GoodData现场首席技术官Peter Fedorocko称，组织一直强调将AI智能体投入生产并在部署后保持足够控制的困难。他指出，Agent Builder通过将可配置性和可扩展性整合到一个统一环境中来解决这些挑战，使企业能够快速部署受治理的、生产就绪的智能体，而无需重复的开发工作。

关于GoodData

GoodData是一个AI原生决策智能平台，帮助组织将可信数据转化为可操作的见解。该平台采用可组合架构和受治理的语义层构建，能够实现可扩展的分析、自动化决策以及将智能无缝集成到产品和工作流中。GoodData为全球超过123,000家公司提供支持，服务约390万用户。