CData Software Inc.正在扩展其Connect AI平台，增加了新的工具和治理功能，旨在帮助企业将人工智能系统从实验性试点项目转移到生产环境中。
在奥兰多举行的Gartner数据与分析峰会上，该公司宣布在连接性、上下文智能和安全控制方面增加了新功能。公司表示，这三个要素对于让AI智能体安全地与实时企业数据交互并执行真实业务任务至关重要。
CData高管表示，尽管企业在AI上的支出正在加速，但许多项目仍然无法投入生产，因为底层数据基础设施无法支持它们。
ConnectAI使用模型上下文协议（Model Context Protocol）提供对350多个企业数据源的实时、受治理的访问。该协议是一个标准框架，让AI系统能够安全地连接并与外部数据源和应用程序交互，如Salesforce客户关系管理、SAP企业资源规划和各种数据库。这些连接器现在正被重新用于需要直接访问运营数据的AI系统。
CData表示，许多公司将AI投入生产的关键障碍是，组织仍在拼接自定义集成或在AI能够访问数据之前将数据移动到单独的系统中。
"公司在AI方面取得成功的能力并不受限于他们所利用的模型，"CData首席营销官威尔·戴维斯说道。"而是受限于他们专门为AI建立数据基础设施的方式。"
新版本在三个领域扩展了Connect AI：连接性、上下文和控制。
在连接性方面，新的网关功能扩展了对企业防火墙后数据源的实时读写访问。CData使用标准化的关系接口，位于源系统之上，允许使用标准SQL查询多个数据源。这使得AI智能体能够通过通用接口查询和与多个企业系统交互，让它们能够探索数据源之间的关系并执行复杂操作。
"这是一个SQL抽象层，"CData产品营销高级副总裁玛丽·福肖说道。
智能体工具
该公告还引入了三类"智能体工具"，用于确定AI系统能够执行的操作。
通用工具提供了一套在所有连接系统中都能工作的标准化操作。源工具公开系统特定的功能，如在Salesforce中创建销售线索或在Jira中开启工单。自定义工具允许组织构建针对特定工作流程的专用操作。
"通用工具看起来像数据库函数，用于插入和更新等操作，"福肖说。"它们在任何源系统中都提供了很大的灵活性。"
CData表示，其优势之一是能够支持让竞争平台困惑的复杂查询。在对客户关系管理和企业资源规划等企业系统中378个提示的自有测试中，CData称其平台达到了98.5%的准确率，而竞争的MCP实现只有65%到75%。错误最常出现在相对日期逻辑、多重过滤器和业务术语的语义解释等领域。
CData技术布道总监杰罗德·约翰逊表示，当AI智能体执行多步骤工作流程时，查询处理变得重要。"我们为MCP平台添加连接性、上下文和控制所做的工程和架构工作，使模型比其他提供商的更准确，"约翰逊说。
在治理方面，Connect AI现在支持跨域身份生命周期管理，允许组织使用现有的源系统权限来强制执行身份验证和授权。
福肖表示，由于平台直接连接到实时系统，当AI工具访问企业数据时，用户权限可以自动转移。"我知道当人们使用Claude访问Salesforce数据时，权限和限制将得到尊重并流传下去，"她说。
高管们表示，CData专注于支持从实验转向基于受治理数据基础设施的生产部署的转变。
戴维斯表示，CData已经筹集了超过5.1亿美元的风险投资，年度经常性收入达到九位数。
Q&A
Q1：Connect AI平台的核心功能是什么？
A：Connect AI提供对350多个企业数据源的实时、受治理访问，使用模型上下文协议让AI系统能够安全地连接并与外部数据源和应用程序交互，如Salesforce和SAP等企业系统。
Q2：CData的智能体工具包括哪些类别？
A：包括三类工具：通用工具提供跨所有系统的标准化操作，源工具公开系统特定功能如在Salesforce创建销售线索，自定义工具允许组织构建针对特定工作流程的专用操作。
Q3：CData平台在查询准确性方面表现如何？
A：在对378个企业系统提示的测试中，CData平台达到98.5%的准确率，而竞争的MCP实现只有65%到75%。错误主要出现在相对日期逻辑、多重过滤器和业务术语语义解释等复杂查询领域。
