来聊聊，怎么让 AI Agent 用实时数据做决策
英文标题：来聊聊，怎么让 AI Agent 用实时数据做决策
从 PoC 到生产环境，模型选型早就不是瓶颈。真正卡住 AI 应用的，是那条把业务事件送进模型的链路——上下文靠 T+1 批处理拼出来，Agent 拿到的永远是上一批次的业务事实，决策依据滞后、检索到
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中文
AI Agent 的上线只是开始，数据管道决定它能跑多远。
从 PoC 到生产环境，模型选型早就不是瓶颈。真正卡住 AI 应用的，是那条把业务事件送进模型的链路——上下文靠 T+1 批处理拼出来，Agent 拿到的永远是上一批次的业务事实，决策依据滞后、检索到的知识片段过期、时序敏感任务频繁失准。
这场沙龙，我们不做大而全的分享，就聊一件事：怎么让实时数据以低延迟、高可靠、可弹性的方式，持续供给模型与 Agent。
三位一线工程师，沿数据链路依次展开：
▸ 实时数据流如何被加工成模型可消费的上下文
▸ 一条数据管道要补齐哪些能力才称得上 AI-Ready
▸ 流接入、流计算、数据入湖能否收敛进同一个平台
三场串起来看，就是回答一个问题：如何用一条实时数据链路，让 AI 应用真正在生产环境里落地。
8月28日（周五）下午，上海徐汇滨江，线下一场深聊。如果你正在把 AI 应用、Agent 或 RAG 推向生产环境，欢迎来现场。
👇 点击下方链接立即报名： survey.aliyun.com/apps/zhilia…
English / 原文
AI Agent 的上线只是开始，数据管道决定它能跑多远。
从 PoC 到生产环境，模型选型早就不是瓶颈。真正卡住 AI 应用的，是那条把业务事件送进模型的链路——上下文靠 T+1 批处理拼出来，Agent 拿到的永远是上一批次的业务事实，决策依据滞后、检索到的知识片段过期、时序敏感任务频繁失准。
这场沙龙，我们不做大而全的分享，就聊一件事：怎么让实时数据以低延迟、高可靠、可弹性的方式，持续供给模型与 Agent。
三位一线工程师，沿数据链路依次展开：
▸ 实时数据流如何被加工成模型可消费的上下文
▸ 一条数据管道要补齐哪些能力才称得上 AI-Ready
▸ 流接入、流计算、数据入湖能否收敛进同一个平台
三场串起来看，就是回答一个问题：如何用一条实时数据链路，让 AI 应用真正在生产环境里落地。
8月28日（周五）下午，上海徐汇滨江，线下一场深聊。如果你正在把 AI 应用、Agent 或 RAG 推向生产环境，欢迎来现场。
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