InterSystems IRIS AI Hub

AI试点与生产治理之间的差距

调用大语言模型轻而易举，但在企业管控下运行则不然。

一旦智能代理需要实时企业数据、操作权限以及对其行为的可追溯记录，大多数团队就会发现，他们的人工智能架构完全超出了企业现有管控范围。凭据分布在各个云运行时中。数据会被复制到人工智能所在的位置。每个新代理都会带来一次新的安全审查和风险。

InterSystems IRIS® AI Hub 通过将数据平台本身打造为构建、运行和管理 AI 的场所，而非在平台旁额外堆叠另一套技术栈，从而弥合了这一差距。各团队可构建原生 AI 代理，在“人机协同”模式下将 AI 嵌入业务工作流，利用模型上下文协议（MCP）将业务逻辑发布为受管控的工具，并将 AI 连接到实时的企业数据——无论这些数据是已存储在 InterSystems IRIS 中，还是分布在 InterSystems IRIS 所集成的各个系统中。

AI 价值的起点在于受管控的 360° 全景视图

商业数据

直接访问最相关的信息，对于生成式人工智能和代理型应用程序提供相关信息至关重要。 AI Hub 与 InterSystems IRIS Vector Search 紧密集成，并直接在数据存储位置运行，因此能够提供完整的数据视图，无需处理数据复制、连接和缓存等繁琐事宜。

商业应用

为了让代理不仅能回答问题，还能采取行动，他们需要能够使用与当前情境相关的工具。在 AI Hub 中运行的代理可以直接访问原生工具，只需点击几下，即可将 InterSystems IRIS 业务逻辑作为 MCP 工具对外提供。无需编写新代码，直接使用现有的代码即可。

企业安全

代理的作用与人类制定的规则一样，对其访问资源的权限也需要进行管控，那么，为什么要将这些身份和权限管理在另一个系统中呢？ InterSystems IRIS AI Hub 允许您复用现有的角色和访问策略，从而能够使用统一的语言来管理智能代理和人类用户。

业务工作流

在实际的业务流程中，审批不仅限于聊天机器人发起的请求，还会促使当时正在查看屏幕的人采取行动。 InterSystems IRIS AI Hub 与 InterSystems IRIS 互操作性无缝集成，包括其功能全面的人工工作流功能，可用于设置高级审批工作流。

InterSystems 的独特优势

代理在记录系统内部运行

在存储实时交易数据的平台内部构建人工智能，可以彻底消除一类工作：无需导出、无需复制，模型所见的副本与业务运行所依据的记录之间也不会出现偏差。

从构建时到运行时的治理与安全

InterSystems IRIS AI Hub 是从零开始构建的，与该平台深度集成。没有外部依赖意味着更安全的软件供应链，并且能够像针对现有业务用户那样，为代理制定安全策略。

行业领先的支持

我们专注于让客户取得成功，并随时准备迎接任何挑战，这一点从我们的客户满意度在同类产品中名列前茅就可见一斑。

为全球最重要的应用提供动力

从医疗保健和金融服务，到供应链和太空探索，我们的软件为几乎所有行业的关键任务应用提供支持。

与您现有工作方式相契合的人工智能

Professional Team Analyzing Data on Laptop in a business meeting

利用您已熟悉的设计模式构建人工智能，将其与团队现有的工具集成，并通过您现有的管控措施进行管理。

graphic of a gear with a wrench and screwdriver inside

构建

使用原生的 InterSystems IRIS 类或 Python 创建代理、助手和检索解决方案。 InterSystems IRIS 的开发人员可以沿用他们已经熟悉的开发模式；Python 和 Java 团队既能继续使用自己熟悉的工具，又能从该平台获取配置和凭据。

连接

通过原生的双向模型上下文协议实现连接。将受管工具发布到您的团队正在使用的 AI 客户端上，并让原生的 InterSystems IRIS 代理进而调用这些外部工具和数据源。双方都不是封闭的生态系统。

扎根

使用 InterSystems IRIS 向量搜索（Vector Search），将答案锚定于企业现实——基于你实时的运营、临床和事务型数据，而非数据管道上次运行时所拍摄的快照。

治理

对模型和工具实施基于角色的访问控制，将凭据存储在 InterSystems IRIS Wallet 中，并集中管理配置，而不是在单独的堆栈中按项目分别管理。

将受监管的人工智能应用于您的关键数据

如果您已经部署了 InterSystems IRIS，AI Hub 会为其添加受管 AI 功能；如果您尚未部署，它则会作为您的人工智能与现有系统之间的受管层。无论哪种情况，代理都能获取所需数据，而无需将数据复制到单独的AI平台中。您已经构建的业务逻辑、数据模型和权限将成为人工智能的基础——而不是人工智能需要绕开的障碍。