О работе с данными в партнёрстве с AI
Tengri Data, 30 ноября 2025 г.
На мастер-классе Николай Голов представил практический взгляд на работу с данными в партнёрстве с AI-агентами внутри платформы Tengri. Спикер с 20-летним опытом внедрения AI/ML рассказал, почему большинство проектов по искусственному интеллекту проваливаются из-за неподготовленной инфраструктуры, разрозненных данных и отсутствия контекста.
В основе подхода — поэтапная архитектура: от консолидации и трансформации данных до описания метаданных и интеграции AI-агентов как «полноправных пользователей» системы. Агенты получают роли, права доступа и инструменты (SQL, Python, чат), работают в реальном времени и накапливают как краткосрочную, так и долгосрочную память.
В демонстрационной части показаны несколько специализированных агентов. «Савелий» выступает как младший аналитик: самостоятельно изучает схемы, пишет SQL-запросы, выявляет аномалии и уточняет гипотезы. «Даша» автоматически строит интерактивные дашборды, анализируя структуру таблиц и генерируя корректные запросы и визуализации.
Отдельное внимание уделено агентам служебного уровня: один формирует и уточняет метаданные по таблицам, другой автоматически тестирует качество работы AI-моделей. Такой «оркестр» агентов позволяет не просто отвечать на вопросы бизнеса, а выстраивать самообучающуюся аналитическую среду.
Ключевой вывод мастер-класса — эффективный AI невозможен без зрелой дата-платформы. Только при наличии единого пространства данных, описанного контекста и инструментов реального времени искусственный интеллект становится полноценным партнёром аналитика, а не экспериментальной надстройкой.