Створення контекстного шару між корпоративними сховищами даних та ШІ-агентами є індивідуальною роботою, без стандартного сервісу для автоматизації чи підтримки графів з часом. Amazon робить прямий крок, щоб змінити це.
Amazon у середу вийшов на ринок, анонсувавши серію з трьох продуктів, які він позиціонує як стек контекстної інтелектуальності для ШІ-агентів. Центральним елементом є AWS Context, новий сервіс графа знань, який стає розумнішим завдяки використанню агентами з часом. AWS також анонсував загальну доступність Amazon S3 Annotations та попередній перегляд ресурсів навичок у AWS Glue Data Catalog.
Контекстний шар зараз є конкурентною архітектурною категорією, з безліччю варіантів від різних постачальників. AWS виходить на цей ринок з іншою архітектурною передумовою: що граф повинен навчатися з того, як агенти використовують його автоматично, без людського перегляду.
“Ваші агенти тепер стають розумнішими, без необхідності щось перебудовувати з нуля”, – сказав Свамі Сівасубраманіан, віце-президент з Agentic AI в AWS, під час свого виступу на AWS Summit NYC.
“Цей сервіс автоматично створює граф знань з усіх ваших наявних даних”, – зазначив він. “Цей сервіс виводить взаємозв’язки між вашими наборами даних, бізнес-правилами та знаннями предметної області, і робить усе це доступним для ваших агентів та вашої організації під час виконання.”
AWS Context створює самонавчальний граф знань з наявних даних
Це проблема, яку AWS, за його словами, неодноразово спостерігав у розгортаннях клієнтів.
AWS Context автоматично відображає взаємозв’язки між наявними даними: які таблиці існують, що означають стовпці, як пов’язані джерела та які з них є авторитетними. Він поєднує семантичний пошук з міркуваннями на рівні графа та виводить взаємозв’язки між наборами даних, бізнес-правилами та знаннями предметної області, роблячи все це доступним для агентів під час виконання.
“Граф знань вдосконалюється з часом, навчаючись, які джерела дають правильні результати і які частини використовуються”, – сказав Сівасубраманіан.
Керівники даних керують графом через AWS Management Console, переглядаючи виведені взаємозв’язки, просуваючи їх у продакшн та прикріплюючи бізнес-визначення та правила використання. Кожен запит успадковує дозволи IAM та Lake Formation користувача, який його здійснює, що робить доступ агентів до даних підзвітним за ідентифікатором через контролі, на які підприємства вже покладаються.
Усі метадані публікуються у форматі Apache Iceberg у Amazon S3 Tables, доступні для запитів через Athena, Redshift, Spark або будь-який сумісний з Iceberg рушій, без пропрієтарних API. Підтримуються з’єднання сторонніх каталогів, тому контекст із систем поза AWS може бути завантажений до того ж графа. Агенти запитують через API пошуку агенції та інструменти MCP через Bedrock AgentCore, EKS або будь-який сумісний з MCP фреймворк.
Контекст – це більше, ніж просто окремий сервіс
Контекст – це складна сфера, і AWS використовує декілька сервісів, щоб допомогти підприємствам створювати контекст у всьому стеку даних.
Amazon S3 Annotations. Цей сервіс дозволяє користувачам прикріплювати багатий бізнес-контекст на рівні зберігання, безпосередньо до окремих об’єктів S3.
AWS Glue Data Catalog skill assets. Ресурси навичок Glue прикріплюють знання предметної області на рівні каталогу, пов’язуючи runbooks, шаблони запитів та правила використання з активами даних у всьому середовищі.
AWS Context потім синтезує обидва компоненти в граф знань, який агенти запитують під час виконання, поєднуючи семантичний пошук з міркуваннями на рівні графа між структурованими та неструктурованими джерелами. Кожен шар живить наступний.
AWS виходить на висококонкурентний ринок контексту
Snowflake оголосила про свій контекстний підхід раніше цього місяця зі своїми сервісами Horizon Context та Cortex Sense. Microsoft надає контекст через свою платформу Fabric IQ, яка забезпечує семантичну онтологію для даних. Redis розробив контекстну платформу, яка оптимізує дані для отримання. Постачальник векторних баз даних Pinecone пропонує Nexus context, який компілює корпоративні дані в артефакти, специфічні для завдань, ще до того, як агенти запитують до них доступ.
Структурний аргумент AWS простий: для підприємств, які вже використовують S3, Glue та Lake Formation, AWS Context розширює існуючу модель ідентифікації без необхідності переміщення даних. Пропозиція полягає у відсутності тертя при інтеграції – не тільки консолідація витрат.
“Контекст робить агентів потужнішими, і оскільки весь світ створює агентів, кожен постачальник агентських платформ потребує можливості контексту”, – сказав Хольгер Мюллер, віце-президент і головний аналітик Constellation Research, у коментарі VentureBeat.
Мюллер зазначив, що AWS не є винятком. “Занепокоєння – як і з усіма пропозиціями контексту – буде стосуватися продуктивності, особливо для транзакційних даних, побачимо”, – сказав він.
Як захиститися (Порада CryptoDom): Завжди перевіряйте джерела даних, які використовуються вашими ШІ-агентами, та розумійте, як вони пов’язані. Уникайте надання надмірних дозволів на доступ до даних. Регулярно переглядайте звіти про доступ до даних для виявлення підозрілої активності.
Подробиці можна знайти на сайті: venturebeat.com