Databricks 如何在兼顾治理的前提下让 Genie Agents 同时基于结构化数据与文档运行

Trackunit 利用 AI 将建筑设备遥测、维护记录等海量数据转化为可执行的运营决策。其方案整合设备数据与工作流程，帮助建筑企业优化设备利用率、预测维护需求并提升项目效率。通过 AI 驱动的数据分析，Trackunit 将原始数据流转化为管理层可直接采取行动的洞察。

Databricks 提出通过结构化图表提取来增强智能体检索能力，帮助智能体更准确地理解企业文档中的图表数据。该方法将图表内容转化为结构化格式，使检索系统能更高效地定位和引用关键信息，从而提升智能体在复杂业务场景中的回答质量与可靠性。

Databricks 推出 Lakebase Postgres，将 Postgres 兼容性与数据湖架构结合，为行业垂直应用提供统一数据平台。该方案通过智能体 AI 与事务性数据协同，帮助企业构建实时分析、自动化工作流等场景，降低数据孤岛成本并加速 AI 落地。Lakebase 支持标准 SQL 与现有生态工具，可直接迁移至 Databricks 平台。

Databricks 工作区专为数据分析和数据工程而构建，现支持从本地 IDE 直接运行、调试和扩展工作负载。该功能旨在弥合本地开发环境与云端 Databricks 平台之间的差距，让开发者无需切换上下文即可完成编码、测试和部署。

Databricks 利用 AI 加速事件调查流程，将原本耗时数小时的排查工作压缩至分钟级。其内部系统通过大语言模型自动关联日志、指标与代码变更，辅助工程师快速定位根因。该方法已在数千起生产事件中验证，显著缩短了平均修复时间（MTTR）。

An agent that changes something runs in the order decide, act, report. Verification, where there is...

I wrote this for the All Things Agentic Hackathon. Every incident-response demo you have seen ends...

An early version of Say It Ahead had a basic problem. A user could listen carefully, ask good...

Last Friday, thousands of developers opened their AI code editor and found out that one of the models...

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