维度网讯，lakeFS推出lakeFS for Agentic AI解决方案，为自主和无头代理工作负载提供受治理、可复现的数据访问，适用于企业规模运营。该方案扩展了安谋（Arm）、博世（Bosch）、洛克希德·马丁（Lockheed Martin）、美国国家航空航天局（NASA）、沃尔沃（Volvo）及美国能源部等组织中已投入使用的功能。

企业正从AI试点转向代理驱动的生产工作流程，其中AI代理独立读取、写入和转换企业数据，无需人工审查每一步操作。邓白氏（Dun & Bradstreet）最近的AI动量调查显示，97%的组织报告有活跃的AI项目，但只有5%表示其数据已充分准备好支持这些项目。

代理工作负载使数据准备挑战更加严峻。代理以机器速度并行操作，涉及结构化表格、非结构化文件、图像、视频和元数据，暴露了为人工驱动工作流构建的手动治理和操作控制的局限性。lakeFS for Agentic AI为每个代理提供独立的数据沙盒，包含相关数据的零拷贝分支，在策略下验证和合并更改，并为每个代理操作生成统一的审计追踪。

lakeFS首席执行官兼联合创始人Einat Orr表示，代理在企业数据上大规模自由活动，但任何在没有隔离或可复现追踪的情况下读取或写入生产数据的代理都存在隐患，赢得代理AI竞争的公司会在数据层解决这一问题。高德纳（Gartner）高级总监分析师Michael Simone指出，随着自主AI代理成为数据生产者和消费者，传统的人工管理无法扩展，治理自动化对于处理代理生态系统所需的决策速度至关重要。

lakeFS for Agentic AI由数据版本控制架构驱动，提供零拷贝数据沙盒，围绕企业允许代理操作生产数据所需的四大支柱构建。隔离方面，每个代理在自己的零拷贝数据分支上工作，涵盖结构化表格、非结构化文件和元数据，代理错误自动隔离，不污染生产数据。可复现性方面，每个代理运行绑定到确切、不可变的数据版本，可重新创建、调试、审计或使用相同输入扩展过去操作。治理与合规内置方面，生产数据通过策略门控，合并前验证通过后更改才合入生产环境，每个更改携带代理身份、运行ID和执行上下文，形成统一审计追踪。代理原生基础设施方面，代理通过标准文件操作读写，lakeFS提供文件级数据访问并带有分支范围凭证，将每个代理限制在其工作空间内，保持工作集狭窄，避免上下文膨胀。

Briefcase AI创始人兼首席执行官Aansh Shah表示，当AI系统对私人信息操作时需确切知道发生的事件，这些控制位于数据层而非事后附加到代理层，lakeFS为代理AI提供了基础数据层。lakeFS for Agentic AI已向所有lakeFS Enterprise客户提供。

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