在云計算蓬勃發展的十余年間，企業IT技術棧經歷了翻天覆地的變化。特別是Docker與Kubernetes等開源工具的廣泛應用，使得應用程序開發掙脫了物理服務器的束縛，步入了彈性與速度的新時代。然而，云計算的崛起對數據架構的影響遠不止于此。

數據架構的轉型之路并非一帆風順，即便是如今看似成熟的數據架構，仍面臨著技術債務累積、專業人才短缺等挑戰。同時，為了應對快速變化的市場需求，數據架構需要一個能夠持續迭代更新的開源生態系統作為支撐。

隨著Agentic AI技術的興起，企業IT架構再次迎來了重構的契機。AI的融入讓業務系統變得更加智能與敏捷，數據層也隨之發生了顛覆性的變革。多智能體與自主AI Agent的興起，使得“實時”處理成為可能。在毫秒級的決策時代，AI Agent需要與動態數據環境進行即時交互，傳統數據架構的分鐘級延遲已無法滿足需求。

為了在新一輪AI驅動的市場競爭中站穩腳跟，企業急需構建一個專為速度、規模與跨職能協作設計的數據層。這一數據層需要打破傳統數據管理平臺的孤島狀態，實現多語言兼容性、動態模式管理與無服務器擴展性。Apache Iceberg等開源標準正逐漸成為AI數據層的基石，它不僅解決了數據湖的碎片化問題，還通過與BigQuery等云服務的集成，為Agentic AI的即時決策提供了有力支撐。

然而，構建AI數據層并非易事，持續運營才是關鍵。企業在實踐中常陷入技術完美主義、資源浪費與安全盲區等誤區。為了避免這些問題，企業需要簡化協作流程，實現數據工程師、ML團隊與AI Agent在同一平臺上的無縫交互。同時，數據血統追蹤與資源調度的自動化也是提升運營效率的重要手段。

在人才方面，Agentic AI的興起加劇了對“實時系統工程”人才的需求。企業不僅需要數據工程師，更需要能夠設計動態協作平臺、平衡治理與靈活性、并確保毫秒級響應的架構師。這一人才缺口在短期內難以填補，因此，企業需要采取更加靈活的人才培養策略，以應對未來的挑戰。

在開源與云的平衡方面，Agentic AI的數據基礎設施需要“雙輪驅動”。一方面，企業需要借助開源社區的創新力量，在數據格式、流處理等領域取得領先；另一方面，云原生運營能力的提升也是必不可少的。云服務商可以提供關鍵補位，通過自動化工具管理數據血統、優化資源分配，或集成代理開發平臺等，為企業提供全方位的支持。

以Google Cloud的BigQuery Iceberg集成為例，開放標準確保了企業的靈活性，而云服務則抽象了底層復雜性，讓企業能夠專注于業務創新而非管道搭建。這種模式既避免了供應商鎖定，又降低了“從頭構建”的成本與風險。

在AI加速向各行各業滲透的今天，Agentic AI帶來的顛覆性影響可能超越以往任何一次技術革命。當AI Agent成為市場交互的核心，實時數據交互成為競爭門檻時，那些仍依賴遺留系統或碎片化管道的企業將面臨被邊緣化的風險。因此，對于想要擁抱智能變革的企業來說，現在正是重構數據架構、提升競爭力的關鍵時刻。