首页ThoughtSpot 部署 AI 代理以提供现代分析服务
对于数据和分析领域的领导者而言，自主人工智能正推动着前所未有的变革步伐。但认识到采取行动的必要性，与确切知道该做什么，是两个不同的挑战。幸运的是，像ThoughtSpot这样的公司已准备好提供帮助——用他们自己的话来说，致力于“从头开始重新构想分析和商业智能”。
“代理式系统正在真正地引领我们迈入新领域，”ThoughtSpot现场首席数据与人工智能官简·史密斯表示，“我们正从被动的报告转向主动的决策。”
“传统商业智能（BI）需要用户主动挖掘洞察，”简继续说道，“而代理型系统则全天候监控多个数据源。它们能诊断变化发生的原因，并自动触发后续步骤。”
“行动正日益成为核心。”
除了从被动转向主动之外，简还强调了商业智能领域的另外两个转变：数据的真正民主化，以及对语义层的重新关注。“除非智能代理完全理解业务背景，否则无法像我描述的那样采取行动，”她指出，“强大的语义层对于理清人工智能的复杂性至关重要。”
ThoughtSpot 提供了一系列旨在为客户创造实质性价值的智能代理。去年 12 月，该公司推出了四款新的 BI 智能代理，它们能够协同工作，共同提供现代分析服务。
其中，Spotter 3尤为引人注目。作为2024年底首次发布的智能代理的最新版本，它不仅能与Slack和Salesforce等平台集成，还能评估自身回答的质量，并不断优化直至给出正确答案。
“借助模型上下文协议（Model Context Protocol），Spotter 3 既能查询企业结构化数据——包括行、列和表中的所有内容——又能整合非结构化数据，”Jane 解释道，“这意味着您可以通过我们的智能助手，或根据个人偏好通过您自己的大型语言模型（LLM），获得高度符合上下文的答案。”
这种能力伴随着责任。正如 ThoughtSpot 近期关于 2026 年数据与 AI 趋势的电子书所强调的，高管必须设计出这样的系统：无论是人类还是 AI 做出的每个决策，都能被解释、改进并值得信赖。
ThoughtSpot 将这一新兴框架称为“决策智能”（DI）。“我们将看到更多我所说的‘决策供应链’，”简表示，“与一次性洞察不同，决策将流经可重复的阶段：数据分析、模拟、行动和反馈。这些人机交互将被记录在我们视为‘决策系统记录’的系统中。”
这在实践中具体表现如何？简以制药临床试验为例进行说明。“系统会记录并版本化每个步骤：患者如何被选中、健康记录如何识别候选人、决策如何符合试验方案、匹配过程，以及医生最终如何推荐该患者，”她解释道。
“这些流程可以接受审计并加以改进，以供未来试验参考。通过像管理供应链一样细致地记录决策流程的每个环节，我们构建了一个清晰、可追溯的框架。”
ThoughtSpot将参加2月4日至5日在伦敦举行的全球人工智能与大数据博览会。请观看下方对简·史密斯的完整采访：
图片由 Steve Johnson 拍摄，来自 Unsplash
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