什么是Dataiku Agentic AI：大型数据流的代理

Dataiku AI 处理大规模数据流，将数据处理时间从数天缩短到数分钟。您可以获得基础设施维护、时间和资金节省，以及推动竞争优势的可操作洞察。既然您在这里，您可能已经猜到几乎所有代理式 AI 工作流都需要代理：即住宅轮换代理。 

这是一个广泛的话题，而我们才刚刚开始。我已经为您收集了信息：从在线用户成功案例到我对 AI 专家的第一手访谈数据。做好准备，让我们深入了解吧！

摘要

什么是 Dataiku AI 以及何时需要它

Dataiku 是一个企业级 AI 平台，将分析、机器学习和 AI 代理统一到一个受治理的环境中。其代理是由大型语言模型（LLM）驱动的自主系统，可以规划、检索数据、调用外部工具并执行多步骤工作流，无需人工干预。

当公司拥有无法通过人工努力扩展的大型、复杂数据操作时，就需要 Dataiku AI 代理。当工作流涉及多源数据、需要为更广泛团队打包的专家知识，或目前占用分析师时间的重复性流程时，该平台的投资回报率尤为明显。

一些 Dataiku 数据以供参考：

• ZS Associates 实现了 根本原因分析速度提高 60% 和 部署后错误减少 25%

• Euronext 为分析师节省了多达 20% 的时间 ，这些时间以前用于重复性市场查询。 

• 三菱电机通过在其报告堆栈中部署 Dataiku 代理，将分析交付速度提高了 60% 。 

• John Lewis Partnership 报告称 投资回报率达 4000 万英镑，转化率提高 25-30%，营销活动启动速度加快 2 倍。 

我最喜欢 Dataiku 的地方是工具易于访问——采用无代码方式。我们的数据分析师和普通用户可以非常快速地上手，并迅速构建用例。

— Stéphane Callamand，米其林数字化转型专家

Dataiku AI 使用场景:数据密集型工作流

Dataiku AI 智能体在数据规模和复杂性是最关键指标的环境中表现最佳。它们经过优化,可以处理客户、财务或科学数据,并根据指令进行处理。如果您的工作流属于以下类别,它们可能会有所帮助。

自动化财务流程

Dataiku 财务智能体的功能:

• 根据合同条款验证发票并自动标记不匹配项

• 分析数千个 SKU 或证券的市场定价数据

• 监控支付异常并触发警报或升级

• 将合规敏感交易路由至人工审核,并提供 AI 生成的摘要

• 通过自然语言查询结构化数据库生成定期财务报告

支持和业务运营

Dataiku 支持智能体的功能:

• 按类别、紧急程度和产品领域对传入工单进行分类

• 从结构化知识库中检索答案并发送经过验证的响应

• 根据触发条件在 Jira、ServiceNow 或 Freshdesk 中创建或更新工单

• 向专家升级,并提供 AI 生成的历史记录摘要和建议操作

• 衡量大量支持积压工单的解决时间和质量

供应链和合规

Dataiku 供应链和合规智能体的功能:

• 通过汇总新闻、制裁名单和政治公众人物数据库来监控供应商风险

• 根据库存水平阈值和交货时间预测触发重新订购工作流

• 对交易集群运行反洗钱模式分析并标记可疑活动

• 为合规官员准备调查摘要及建议的升级措施

• 将交付数据与需求预测关联，主动发现瓶颈

科学与研究用途

Dataiku研究代理的功能：

• 搜索全球试验注册机构，并根据患者群体、地理位置和历史表现对潜在站点进行排名

• 提取并比较跨试验的研究者绩效指标

• 汇总学术文献并为研究人员返回结构化摘要

• 识别实验数据集中的模式并标记异常供专家审查

• 自动化市场研究：收集竞争情报、提取关键数据并生成分析报告

何时需要为Dataiku使用代理

大多数Dataiku代理工作流并非在干净、受控的内部环境中运行。相反，它们需要：

• 抓取竞争对手数据

• 监控外部注册机构

• 获取本地化定价

• 查询全球合规数据库

如果没有代理层，这些代理会被拦截、提供不准确的地理特定结果，或将公司的基础设施IP暴露给外部系统。

轮换住宅代理通过维护大量真实用户IP池、每次请求自动循环使用，并通过与目标数据源匹配的地理位置路由代理流量，解决了上述每个问题。它们作为运营支柱，使代理的数据层可靠且始终保持清洁。

部署和故障排除Dataiku AI代理 

真正了解某事物就是能够部署和使用它。以下是使用Dataiku代理AI的基本算法，适用于大多数工作流。

如何部署Dataiku AI代理

1. 登录您的Dataiku实例 并导航到 项目 仪表板。

2. 创建新项目 或打开要部署代理的现有项目。

3. 前往 LLM Mesh 通过管理 → 连接 → 新建连接，配置您首选的 LLM（OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI 或自定义/代理端点）。

4. 打开 Agent Designer （可在 GenAI 流程或通过可视化配方构建器访问）并定义代理的目标、工具（API、数据集、Dataiku 流程）和内存设置。

5. 添加工具 例如数据集、SQL 端点、外部 REST API 或可调用的 Python/R 配方来完成任务。

6. 测试代理 在交互式工作室中通过查看思维链日志来验证它是否调用了正确的工具并产生正确的输出。

7. 发布到 Agent Hub 供团队范围访问。设置访问权限和治理规则（输出审查、人机协作触发器、升级逻辑）。

8. 通过 Agent Management 监控。跟踪正常运行时间、响应时间、错误率、每分钟请求数和业务影响指标（输出质量、策略一致性）。

如何在 Dataiku 中为 AI 代理设置代理

步骤 1：从 CyberYozh 获取您的代理凭据

• 登录您的 CyberYozh 账户。

• 导航到住宅轮换代理并生成您的凭据列表

• 记下您的代理主机（IP）、端口、用户名和密码，以及轮换策略设置

• 前往您的 API 密钥 并生成一个 API 端点，您将在自动化工作流中使用它

步骤 2a：在 Dataiku 仪表板中配置代理（全局方法）

• 在您的 DSS Web 界面中前往 管理 → 设置 → 杂项 。

• 填写 HTTP 代理主机 （您的 CyberYozh 网关）、 端口和身份验证凭据。

• 保存。然后，在您想要代理的任何连接（S3、HTTP 数据集、API Connect 插件）上，勾选 使用全局代理。

• 所有通过这些连接路由的代理请求现在将自动通过 CyberYozh。

步骤 2b：直接在代理代码中定义代理（按任务方法）

对于由您的代理调用的 Python 工具或配方，使用您的 API 密钥在请求级别添加代理。以下是一个基本轮换代理设置的小示例：

import requests

# Get rotating proxy credentials

credentials = requests.post(
    'https://app.cyberyozh.com/api/v1/proxies/rotating-credentials/',

    headers={'X-Api-Key': “your_API_key”},

    json={

        'connection_login': 'your_login',
        'connection_password': 'your_password',
        'connection_host': 'your_IP',
        'connection_port': ‘your_port’,
        'session_type': 'your_session_type', # short_session, etc.
        'country_code': 'your_country_code', # US, UK, GE, etc.
        'amount': 5  # How many credentials you need
    }

)

# Get credentials in a code-readable JSON format
creds = credentials.json()['credentials']

# Use the first credentials set
proxy = {
    'http': f'http://{creds[0]}',
    'https': f'http://{creds[0]}'
}

# Use the proxy

response = requests.get("https://target-data-source.com", proxies=proxy)

故障排除和已知的 Dataiku 问题

LinkedIn 和 Dataiku 社区的从业者指出了几个反复出现的痛点。以下是最常见的问题及其解决方法。

1. 代理泛滥——太多代理且所有权不明确

症状： 多个团队构建重叠的代理；IT 失去可见性；出现重复成本。

修复：

• 要求所有代理在使用前通过 Agent Hub 注册和发布。

• 为每个部署的代理指定一个代理所有者。

• 使用 Dataiku 的 Agent Management 控制塔来审计活跃代理、使用情况和策略合规性。

2. 外部 API 和数据源 IP 封锁

症状： 代理在收集外部数据时运行中途失败，出现 HTTP 403 或 429 错误。

修复：

• 在 Administration → Settings → Misc 或直接在代理的 Python 工具代码中配置轮换住宅代理（例如 CyberYozh）。

• 对于访问地理限制数据的代理，通过 API 使用 CyberYozh 的国家定向功能。

• 在部署前测试代理连接：先用单个请求验证，然后再运行批量任务。

3. LLM 和工具调用泄露敏感数据

症状： 代理将 PII 或机密业务数据发送到外部 LLM API，造成合规风险。

修复：

• 部署代理作为您的代理和外部 LLM 之间的本地网关。

• 配置 LLM Mesh 指向代理端点，而不是直接指向 OpenAI 或 Anthropic。

• 它会在提示离开您的环境之前自动检测并屏蔽 PII，并在响应中恢复原始值。

4. 智能体推理失败和幻觉

症状： 智能体调用了错误的工具、采取了不正确的操作或产生了虚构的输出。

修复方法：

• 在 Dataiku 智能体工作室中查看智能体的思维链日志，追踪导致失败的工具调用。

• 添加明确的工具描述和参数约束以减少歧义。

• 对高风险操作（金融交易、面向客户的输出）实施人工审核步骤。

• 使用 Dataiku 推理系统 来处理需要在执行前进行扩展规划的多步骤工作流。

5. 智能体项目的投资回报率难以证明

症状： 智能体已构建完成，但业务部门看不到可衡量的影响，扩展资金申请被拒绝。

修复方法：

• 在构建前将每个智能体与具体的可衡量关键绩效指标关联（例如：«每周减少发票处理时间 X 小时»）。

• 使用 智能体管理 → 业务影响标签页 来跟踪关键绩效指标随时间的表现。

• 从狭窄的高频用例（支持工单路由、发票验证）开始，这些场景的业务量足够大，能够快速产生可见的成本节约。

结论：减少时间投入并从数据中获益

Dataiku 人工智能智能体将需要数周专家工作的任务转化为受治理的、可重复的工作流，在几分钟内运行完成，并在不同条件下取得经过验证的结果。代理使这些智能体在真实世界中可靠运行：住宅轮换 IP 绕过地理封锁和速率限制，同时将敏感数据保留在您的安全边界内。它确保了一致的数据质量、合规性和投资回报率。