AWS memasuki perlombaan lapisan konteks dengan grafik yang belajar dari agen, bukan kurasi manual
Membangun lapisan konteks antara penyimpanan data perusahaan dan agen AI merupakan pekerjaan yang dibuat khusus, tanpa layanan standar untuk mengotomatisasi atau memelihara grafik dari waktu ke waktu. Amazon mengambil tindakan langsung untuk mengubah hal tersebut. Amazon pada hari Rabu memasuki pasar dan mengumumkan serangkaian tiga produk yang diposisikan sebagai tumpukan intelijen konteks untuk agen AI. Inti utamanya adalah AWS Context, layanan grafik pengetahuan baru yang menjadi lebih cerdas melalui penggunaan agen seiring berjalannya waktu. AWS juga mengumumkan ketersediaan umum Anotasi Amazon S3 dan pratinjau aset keterampilan di Katalog Data AWS Glue. Lapisan konteks kini menjadi kategori arsitektur yang diperebutkan dan tidak ada kekurangan pilihan dari vendor yang berbeda. AWS memasuki pasar tersebut dengan premis arsitektur yang berbeda: bahwa grafik harus belajar dari cara agen menggunakannya secara otomatis, tanpa kurasi ulang oleh manusia. “Agen Anda kini menjadi lebih pintar tanpa Anda harus membangun kembali apa pun dari awal,” kata Swami Sivasubramanian, wakil presiden Agentic AI di AWS, dalam keynote AWS Summit NYC. “Layanan ini secara otomatis membangun grafik pengetahuan dari seluruh data Anda yang ada,” ujarnya. “Layanan ini menyimpulkan hubungan di seluruh kumpulan data, aturan bisnis, dan pengetahuan domain Anda, serta menjadikan semuanya tersedia bagi agen dan organisasi Anda saat runtime.” AWS Context membuat grafik pengetahuan pembelajaran mandiri dari data yang ada. Ini adalah masalah yang menurut AWS telah berulang kali terjadi dalam penerapan pelanggan. AWS Context memetakan hubungan di seluruh data yang ada secara otomatis: tabel apa yang ada, arti kolom, bagaimana sumber berhubungan, dan sumber mana yang otoritatif. Ini menggabungkan pencarian semantik dengan penalaran tingkat grafik dan menyimpulkan hubungan di seluruh kumpulan data, aturan bisnis, dan pengetahuan domain, sehingga semuanya tersedia bagi agen pada saat runtime. “Grafik pengetahuan meningkat seiring waktu karena mempelajari sumber mana yang memberikan hasil yang benar dan bagian mana yang digunakan,” kata Sivasubramanian. Pengelola data mengelola grafik melalui AWS Management Console, meninjau hubungan yang disimpulkan, mempromosikannya ke produksi, dan melampirkan definisi bisnis dan aturan penggunaan. Setiap kueri mewarisi izin IAM dan Lake Formation pengguna pemanggil, sehingga akses data agen dapat diaudit berdasarkan identitas melalui kontrol yang sudah diandalkan oleh perusahaan. Semua metadata dipublikasikan dalam format Apache Iceberg ke Tabel Amazon S3, dapat dikueri melalui Athena, Redshift, Spark, atau mesin apa pun yang kompatibel dengan Iceberg, tanpa API kepemilikan. Koneksi katalog pihak ketiga didukung, sehingga konteks dari sistem di luar AWS dapat dimasukkan ke dalam grafik yang sama. Agen melakukan kueri melalui API pencarian agen dan alat MCP di seluruh Bedrock AgentCore, EKS, atau kerangka kerja apa pun yang kompatibel dengan MCP. Konteks lebih dari sekadar layanan tunggal Konteks adalah ruang yang rumit dan AWS melapisi beberapa layanan untuk membantu perusahaan membangun konteks di seluruh tumpukan data. Anotasi Amazon S3. Layanan ini memungkinkan pengguna untuk melampirkan konteks bisnis yang kaya pada lapisan penyimpanan, langsung ke objek S3 individual. Aset keterampilan AWS Glue Data Catalog. Aset keterampilan merekatkan pengetahuan domain di lapisan katalog, menghubungkan runbook, pola kueri, dan aturan penggunaan ke aset data di seluruh kawasan. AWS Context kemudian mensintesis keduanya ke dalam grafik pengetahuan yang dikueri agen saat runtime, menggabungkan pencarian semantik dengan penalaran tingkat grafik di seluruh sumber terstruktur dan tidak terstruktur. Setiap lapisan memberi umpan ke lapisan berikutnya. AWS memasuki ruang konteks yang sangat kompetitif Snowflake mengumumkan pendekatan konteksnya awal bulan ini dengan layanan Horizon Context dan Cortex Sense. Microsoft menyediakan konteks melalui platform Fabric IQ yang menyediakan ontologi semantik untuk data. Redis telah mengembangkan platform konteks yang mengoptimalkan pengambilan data. Vendor basis data vektor Pinecone memiliki penawaran konteks Nexus yang mengkompilasi data perusahaan menjadi artefak khusus tugas sebelum agen menanyakannya. Argumen struktural AWS sangat jelas: untuk perusahaan yang sudah menjalankan S3, Glue, dan Lake Formation, AWS Context memperluas model identitas yang sudah ada tanpa memerlukan perpindahan data. Konsepnya adalah nihil gesekan integrasi — bukan hanya konsolidasi biaya. “Konteks membuat agen lebih kuat dan seiring seluruh dunia membangun agen, setiap vendor platform agen memerlukan kemampuan konteks,” Holger Mueller, VP dan Analis Utama di Constellation Research, mengatakan kepada VentureBeat.Mueller mencatat bahwa AWS tidak terkecuali. “Perhatiannya – seperti semua penawaran konteks – adalah kinerja, terutama untuk data transaksional, kita lihat saja nanti,” katanya.
Diterbitkan : 2026-06-17 22:10:00
sumber : venturebeat.com
