本文讨论了上下文工程在智能代理决策中的重要性，强调有效管理和优化上下文输入以提高代理的响应速度和准确性。文章介绍了系统指令、目标、记忆和检索等动态输入的角色，并探讨了如何通过Redis等技术实现快速数据访问和处理，从而提升代理性能和用户体验。

文章讨论了企业AI系统中上下文的重要性，指出许多AI失败源于上下文缺失，而非模型本身。有效的上下文层能确保AI在推理时使用最新、相关的数据。Redis提供快速的数据访问和实时上下文引擎，帮助企业解决上下文问题，提高AI系统的实用性和响应速度。

在2026年Sapphire大会上，SAP强调企业AI竞争将由提供足够业务背景和数据访问的平台主导。SAP推出了SAP Business AI平台，整合多个服务，通过Joule AI代理提升企业工作效率。公司与合作伙伴共同利用现有技术，而不打算开发自己的大型语言模型。同时，SAP关注治理问题，推出AI代理中心以管理和监控代理行为，确保合规性。

Redis Iris 是一种新的上下文和记忆解决方案，旨在解决代理在运行时的上下文问题。它通过上下文检索器、代理记忆、数据集成、LangCache 和搜索等五个工具，将分散的数据转化为实时可用的上下文，提升代理的响应能力。Redis Iris 提供快速、可靠的数据访问，支持多云环境，简化代理架构，提高生产效率。

能源交易分析需要快速、清晰的数据访问，以应对市场的高波动性。Databricks Genie 提供即时数据访问，帮助交易员快速做出决策。未来表现优异的交易员将依赖更好的数据获取能力。

联邦机构在数据基础设施上投入巨大，但决策者仍需依赖数据团队获取信息。Databricks Genie 提供自然语言接口，使非技术人员能够直接查询数据，缩短信息获取时间，提高决策效率，旨在解决数据访问问题，帮助决策者更好地利用现有数据。

产品领导者面临的数据访问瓶颈影响决策速度。快速的产品迭代需要及时的行为数据反馈，但许多组织的分析工具未能满足这一需求。Databricks的AI/BI Genie工具使产品团队能够直接查询数据，提升决策质量和速度，从而加快产品学习和用户满意度。

Elastic Cloud Serverless推出跨项目搜索功能，用户可在不移动数据的情况下，从一个界面查询多个项目。此功能简化了数据访问，支持项目间快速调查，确保安全性和项目隔离。用户可通过简单设置链接项目，并在Kibana中调整搜索范围。跨项目搜索将于2026年4月16日进入技术预览阶段，后续将根据使用情况收费。

在LLM应用中，p99延迟比平均延迟更为重要，因为它反映了最慢请求的用户体验。p99表示99%的请求完成时间，揭示潜在性能问题。常见的p99峰值原因包括检索延迟、缓存失效和多步骤操作。优化应集中在数据访问层，以确保快速一致的读取，从而降低p99延迟。

Kensho开发的Grounding系统简化了S&P Global的数据检索，提供统一接口，确保实时获取可信金融信息。该系统通过多代理框架和LangGraph工具解决数据碎片化，提高数据访问效率和准确性，满足金融行业的高信任需求。

Dapper是一个轻量级、高性能的微ORM工具，适用于.NET项目，特别是在处理简单数据库关系时。本文介绍了如何使用Dapper构建社交媒体应用的.NET Web API，包括安装、数据查询、插入、更新和删除记录等基本操作。Dapper通过直接使用SQL查询提供高效的数据访问，适合需要快速执行的场景。尽管缺乏LINQ支持和复杂数据模型处理能力，但其简单性和灵活性使其在性能关键的项目中表现出色。

Fluid被CNCF技术监督委员会接受为孵化项目，旨在提升Kubernetes环境中的数据访问和管理能力。该项目由南京大学、阿里云和Alluxio社区共同开发，支持多种存储系统，满足数据科学家的需求，实现数据灵活访问和动态调整。

为降低AI代理的提示注入风险，应强化敏感数据访问、处理不可信输入和外部通信控制三大支柱。通过细粒度访问控制、内容安全过滤和网络策略，确保代理仅访问必要数据，减少攻击面。同时，监控机制可及时发现潜在安全威胁，保障AI系统安全。

Databricks Genie 通过与 Microsoft Teams 和 Slack 集成，允许用户用自然语言访问数据，并通过 OAuth 认证确保数据安全。文章介绍了如何在企业中实施 Genie，包括连接 Azure Databricks 和 Copilot Studio，以简化数据查询流程。

知识助手解决了企业数据访问难题，快速将文档转化为准确答案。它采用新架构，支持多系统，提供高质量检索，减轻操作负担，持续改进。

在快速发展的生成式AI背景下，企业AI治理显得尤为重要。有效的治理策略应包括数据访问控制、合规要求和安全措施，以降低风险并增强用户信任。治理框架需与业务目标对齐，确保跨部门协作，明确责任，监控AI系统表现和风险，及时应对潜在问题。

Atlassian与Databricks合作推出Rovo平台，利用AI驱动的自然语言分析简化数据访问。用户可通过简单提问获取实时数据洞察，促进团队快速决策，消除知识孤岛，实现安全、直观的数据访问，推动协作工作的新未来。

本文介绍了将大型语言模型与外部工具连接的三大支柱框架：数据访问、计算和行动。工具调用使聊天机器人能够执行实际操作，开发者可根据需求选择和连接工具。有效的代理系统需在这三方面取得平衡，以实现信息收集、决策和任务执行。

随着人工智能的发展，RAG和MCP服务器在数据访问上各有优缺点。RAG适合明确查询模式的应用，能有效控制数据访问；而MCP则提供灵活性，适合探索性分析，但安全风险较高，可能导致数据泄露和资源耗尽。因此，公共应用应优先选择RAG，内部工具可使用MCP，但需加强安全防护。