SAN Diego – 23. September 2025 – Teradata (NYSE: TDC) gab heute die Einführung von AgentBuilder bekannt, eine Reihe von Fähigkeiten, die die Entwicklung und den Einsatz autonomer, kontextuell intelligenter KI -Agenten beschleunigen sollen.
Agentbuilder nutzt Open-Supply-Frameworks und von der Teradata AI und der Wissensplattform mit Strom versorgt und bietet den Groups die Möglichkeit, Multi-Agent-Systeme schnell zu entwerfen, zu operationalisieren und zu verwalten, die auf Daten, fortschrittliche Analysen und Hybridinfrastruktur von Teradata Vantage stützen. Zu den neuen Funktionen gehören auch die vorbereitenden Teradata-Agenten-Process-gesteuerte Vorlagen, die die Implementierung beschleunigen und schnelle Auswirkungen auf komplexe, domänenspezifische Herausforderungen leisten.
Trotz wachsender Interesse an Agenten KI gibt es erhebliche Hindernisse für die Operationalisierung autonomer Agenten. Dazu gehören fragmentierte und versierte Daten, die zu Halluzinationen und unzuverlässigen Ergebnissen führen können, ein Mangel an eingebettetem Geschäftswissen, der die kontextbezogene Relevanz, die Leistungsgpässe und die aufgeblasenen Kosten durch schnelle Arbeitsbelastung und unzureichende Regierungsversenkung einschränken, die den Einsatz risikoreich machen können.
„Hinzu kommt zu unserer nahtlosen Unterstützung in Cloud- und lokalen Umgebungen, und wir liefern ein Maß an Flexibilität, Integration und kontextbezogenen Intelligenz, die Teradata auszeichnet. Dies geht nicht nur um Daten, sondern es geht darum, vertrauenswürdige, transparente und vollständige Kenntnisse zu liefern, um die nächste Era von AI zu versorgen“, fügte Arora hinzu.
Der Teradata MCP -Server baut auf dieser Fundament auf und bietet die Kerninfrastruktur, die die intelligenten Agent -Funktionen von AgentBuilder macht. MCP entspricht Entwicklern und KI -Praktikern mit kuratierten Eingabeaufforderungen, Komponenten und Ressourcen, die den Zugriff auf die Teradata Vantage -Plattform optimieren, um Agenten zur Abfrage, Vernunft und Handlung mit größerer Präzision zu vermitteln. Durch die Integration von MCP in AgentBuilder stellt Teradata sicher, dass Agenten nicht nur kontextbezogene und sachkundige, sondern auch sicher, skalierbar und mit Unternehmensstandards ausgerichtet sind. Diese enge Kopplung beschleunigt die Entwicklung, verbessert die Zuverlässigkeit und ermöglicht es Unternehmen, das volle Potenzial der Agenten -KI in ihren hybriden Umgebungen auszugleichen.
In dieser frühen Veröffentlichung wird AgentBuilder beliebte Open-Supply-Frameworks wie Flowise und Crewai unterstützen, wobei Langchain und Langgraph folgen sollen. Diese Instruments bieten versatile, modulare Bausteine für die Konstruktion von Agent -Workflows, Speicher, Argumentation und Koordination – wesentliche Komponenten für die Entwicklung autonomer Systeme. In Kombination mit der Skalierbarkeit, Governance und Leistung von Teradata von Unternehmen beschleunigt er den Weg zu realen, agierischen KI-Anwendungen, die ihre Wissensbasis kontinuierlich lernen und weiterentwickeln.
Teradata AgentBuilder umfasst auch Teradata-Agenten-vorgefertigte Vorlagen für Aufgaben wie Abwanderungsanalyse und Systemüberwachung-, um Groups dabei zu helfen, die Agent-KI schnell einzusetzen. Diese Wirkstoffe befassen sich mit hohen, domänenspezifischen Herausforderungen, indem sie fortschrittliche Analysen, Verhaltensdaten und kontextbezogenes Bewusstsein für komplexe Betriebsprozesse anwenden. Sie liefern erklärbare, geschäftsbedingte Ergebnisse und arbeiten autonom über Geschäftsfunktionen hinweg. Durch kontinuierliche Lernen und adaptive Teradata-Agenten eignen sich superb für Anwendungsfälle mit hoher Wirkung, die Präzision, Skalierbarkeit und Vertrauen erfordern.
Beispiele für Teradata -Agenten sind:
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Teradata SQL Agent ist ein erweiterter technischer Vertreter, der Fragen oder Anfragen in der natürlichen Sprache in SQL -Abfragen umwandelt, die gegen Teradata Knowledge Warehouse -Tabellen ausgeführt werden können. Es kann Schemata und Tabellendefinitionen ermitteln und Abfrageberechnungen erkennen, korrigieren und optimieren. Dieser Agent kann mit Open-Supply-Frameworks in einem Multi-Agent-System verwendet werden.
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Teradata Knowledge Science Agent ist ein von Teradata angebotener technischer Agent, der vollständig ausführbare ML -Pipelines (maschinelles Lernen) aus natürlichen Sprachanfragen erstellt. Es kombiniert die Leistung von LLMs, Teradata MCP-Instruments (Teil des MCP-Servers) und der Linguistik, die beim mehrstufigen Denken, Kontextverständnis und Aktionsausführung in den ML-Workflow-Schritten zur Erstellung von Berichten und Erkenntnissen hilft.
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Teradata Monitoring Agent ist ein intelligentes Automatisierungstool, mit dem Teradata-Datenbanken, Server und Subsysteme kontinuierlich überwacht und verwaltet werden. Durch die Nutzung von Echtzeit-Telemetrie- und Systemerkenntnissen hält der Agent die Systemgesundheit proaktiv, erkennt Anomalien, bevor er eskaliert, und optimiert die Leistung im gesamten Unternehmen.
Teradata Agentbuilder wird in This fall 2025 in der privaten Vorschau erhältlich sein.