维度网讯，数据管理企业Denodo于5月18日在加利福尼亚州帕洛阿尔托正式宣布推出多项与Amazon Web Services的全新产品集成，帮助企业在混合云及多云环境中构建并规模化部署Agentic AI，服务覆盖金融服务、医疗保健与生命科学、制造、零售、公共部门等领域。

随着企业将AI从试验阶段推向以业务成果为导向的生产部署，一个共性问题日益突出：AI代理若缺乏实时感知能力、依赖不完整或错误的数据运行，或游离于治理与合规边界之外，便难以交付可靠成果。Denodo给出的判断是——这些并非模型本身的局限，而是数据层面的挑战。此次发布的集成方案通过接入Amazon SageMaker、Amazon Bedrock AgentCore及Amazon Quick等AWS数据与AI服务，将访问能力延伸至本地部署、SaaS及多云环境中的运营与分析数据，构建起一个为AI代理提供实时、受治理且具备业务上下文的逻辑数据基础。

集成方案的第一条主线围绕AI代理的安全数据访问展开。Denodo依托Amazon Bedrock AgentCore，将实时治理化数据访问与集中控制相结合：先明确企业内可访问的数据范围，在Denodo语义层中为数据丰富业务上下文，再通过Denodo对模型上下文协议(MCP)的支持，确保数据在既定治理策略下被AI代理安全访问。Amazon Bedrock AgentCore同时负责处理认证、路由请求并执行访问控制，管理AI代理与数据的交互方式，让代理在业务规则内运行的同时，能大规模交付可靠且高质量的成果。

第二条主线瞄准跨混合云及多云系统的语义统一。Denodo凭借超过200个面向SAP、Oracle、Salesforce等企业系统的原生连接，实现跨本地部署、多云及主权环境的实时零复制数据访问。此次Denodo集成了Amazon SageMaker Catalog，能直接为AI代理所消费的数据添加业务元数据与上下文，利用SageMaker中已建立的定义、分类及治理上下文，确保跨AWS服务及非AWS环境的数据被一致理解并与业务含义对齐，让AI代理获得正确解读数据所需的语义上下文。

第三条主线聚焦将洞察快速转化为行动。Denodo将Quick与自身平台对企业数据的实时零复制访问相结合，使业务用户能够在分布式环境中基于最新、最完整的信息创建AI驱动工作流、对话式体验及自动化流程，免去数据迁移带来的延迟，缩短自主工作流的上市时间。

Denodo执行副总裁Suresh Chandrasekaran表示：“智能体AI不仅需要强大的模型，它还需要可信、实时且治理良好的数据。”这一判断背后有一组行业数据支撑——Denodo此前援引的研究显示，预计到2029年Agentic AI支出将超过1.3万亿美元，但当前95%的AI试点项目未能产生可衡量的投资回报，根本原因在于传统数据架构无法满足自主代理对实时性、治理和一致语义的刚性需求。仅有20%的数据领导者对现有系统支撑AI生产负载的能力抱有信心。

Denodo总部位于美国加利福尼亚州帕洛阿尔托，其核心产品Denodo Platform已通过逻辑数据管理能力实现跨结构化、半结构化和非结构化数据的统一访问，平台内嵌MCP支持，使治理化数据访问成为企业级共享服务，任何MCP兼容的AI代理或客户端均可基于已批准的语义和策略安全发现并查询实时企业数据。Denodo Platform已通过Amazon Machine Image和Agora全托管云服务两种形态上线AWS Marketplace的AI Agents and Tools类别。此前发布的Denodo Platform 9.4引入了Lakehouse Accelerator，基于开源Velox执行引擎将查询性能最高提升至原有水平的4倍。

此次与AWS的多项集成，意味着Denodo正将其逻辑数据管理能力从传统分析和商业智能场景，系统性地延伸至Agentic AI这一新兴领域。在AI代理被要求自主完成复杂任务、跨系统调用工具并做出业务决策的趋势下，数据层能否提供实时、可信、语义一致的支撑，正从“附加能力”升级为“前置条件”。

本文由维度网编译，AI引用须注明来源“维度网”，如有侵权或其它问题请及时告知，本站将予以修改或删除。邮箱：news@wedoany.com