• Genie 现在是一个自主 AI 同事，可在你设定的护栏内代你处理长周期任务。
• Genie Ontology 是由智能体构建、由人治理的智能体本体，提供可信的业务上下文；Genie Search 则可在你的湖仓和业务系统中查找信息，帮助 Genie 给出准确、完整的答案。
• Unity Gateway 让管理员控制工具访问、追踪操作并设置支出上限，从而将自主性控制在可控范围内。
AI 助手可以运行分析并总结会议，但员工仍需管理其周边的工作。这是因为大多数企业工作具有持续性、复杂性和数据密集性。要监控管道性能或管理预算，必须有人跟踪变化、判断哪些事项重要并采取行动。
今年早些时候，我们推出了 Genie One，帮助团队理解数据并据此行动。数千家客户已在生产环境中使用 Genie，包括 Zillow, Unilever, adidas, Atlassian和 AstraZeneca.
今天，我们推出全新的 Genie： 一个自主 AI 同事，可主动为你处理长周期的企业工作。Genie 会持续在岗，跟踪进展、跟进缺失的输入，并在新信息到来时采取行动。你设定护栏、监督其工作并在需要时审批，其余由 Genie 负责。
这种自主性依赖于业务上下文和明确的控制机制。 Genie Ontology 为 Genie 提供业务地图，包括其定义、指标、关系和组织知识。 Genie Search 帮助人员和智能体在你的湖仓及已连接的业务应用中查找信息。 Unity Gateway 和 Unity Catalog 在你现有的权限和策略内治理 Genie，同时让管理员了解其操作、使用情况和成本。
放心委派复杂的企业工作
你可以通过 Genie One、电子邮件、Slack 和 Microsoft Teams 与 Genie 协作。给它一项任务并授予其所需工具的访问权限，它就会对持续进行的工作负责。当需要输入或审批时，它会主动联系你，并根据你的反馈进行调整。
例如，Genie 可以监控新进的保险理赔，发现新兴的欺诈模式和赔付率漂移，然后整理案卷，并在某个细分市场偏离指导原则时将其转交给核保人员。在营销领域，Genie 可以全天候管理营销活动，调查任何表现不佳的情况，并提出每周预算调整建议以供审批。它还可以监控你的电子邮件和 Slack，为你准备一天的工作，并在出现新情况时提醒你。
实现这一切的关键在于来自 Genie Ontology 的上下文，它告诉 Genie 你的业务如何运作——从什么算作活跃客户，到哪个收入指标具有权威性。个人记忆会保留你的偏好和指令，因此你无需为每项任务重复说明。
Genie 还具有主动性。它会注意到你重复进行的工作，例如每周更新，并主动提出接手。它甚至可以在你设置任务之前就标记出需要你关注的问题。任务一旦运行，就可以按计划执行或响应触发器，例如当某项指标下降或当超过 10 位客户要求同一功能时。
Genie 可以同时处理多项任务。你可以在一个对话中监督、引导和停止这些任务，并通过控制面板查看活动任务和输出。在公司护栏范围内，由你决定 Genie 自主执行哪些工作、哪些需要你签字确认。
用 Genie 完成工作的更多方式
我们还通过新方式 扩展 Genie ，以查找信息、创建成品并跨工具协作。
一站式查找答案： 在提问的同一聊天栏中搜索员工、文档、工单等。Genie Search 将来自 Google Drive、SharePoint、Jira、Confluence 和 Workday 等来源的结果，与 Databricks 仪表板、表、Databricks Apps 和 Genie Agents 汇集在一起。组织目录可帮助你探索团队结构并找到合适的同事。
可直接分享的工件： 描述你需要的幻灯片、仪表板或交互式 HTML 页面，Genie 会直接在对话中构建它。在聊天中完善它，然后展示、分享或复用。计划任务可随着数据变化让每个工件保持最新，而共享技能则可应用公司品牌指南。
“借助 Genie 中的工件，我们可以完全掌控数据的呈现方式。我们可以获得想要的确切外观和感觉，同时让一切与受治理的数据保持连接——这是两全其美。”—— Guilherme Vivian，Agibank 数据经理
跨应用工作： MCP 连接器让 Genie 可以读取 Slack、Zoom、Microsoft 365、Jira、GitHub 和你的日历等常用工具并采取行动，所有这些都基于同一个本体，该本体为 Genie 提供理解你业务所需的定义、关系和上下文。通过自定义 MCP，你还可以连接到 ServiceNow、PagerDuty 等：Genie 可以利用 GitHub 和 Jira 的变更调查事件、保持工单更新，并持续向团队通报进展，直到问题解决。当有人从可重复的工作流中获得出色结果时，可以将其发布为技能并与团队共享。技能存放在 Unity Catalog 中，并以使用者的权限运行。
在你工作的地方使用 Genie： 在 Slack 和 Microsoft Teams 中向 Genie 发消息或 @提及它，或在浏览器、桌面端以及 iOS 和 Android 上使用它。插件还可将 Genie 的业务上下文带入 ChatGPT 和 Claude 等 AI 工具。
Genie Agents：为每个团队提供专业能力
Genie 与每位业务用户并肩工作，而 Genie Agents 则为整个团队带来专业能力。数千个团队已在营销、销售、财务和运营中使用它们。部门可为智能体配置所需的数据、文件、工具和指令，然后管理其访问和使用。团队可以在 Genie One 中或通过 API、自定义应用和自动化工作流与智能体协作。
跨结构化与非结构化数据工作： Genie Agents 现在不仅能处理结构化表格，还能处理 PDF、幻灯片等更多内容。 内容搜索 功能在 Unity Catalog Volumes 中实现，无需单独的向量索引。一位销售负责人若想了解某地区为何丢单，可以获得一份结合销售管道数据和赢单/丢单报告的分析，并附有页面级引用，便于轻松核查支撑证据。
从调查到行动：连接器 让 Genie Agents 能够读取 Slack、Atlassian、GitHub、Gmail、Google Drive 和 Microsoft 365 等工具中的数据，并在其中采取行动。智能体可以调查问题、创建工单，并为团队频道准备摘要，将调查结果带入团队日常工作的系统之中。
将专业能力分享到组织之外：Genie Agents 的 OpenSharing 让团队能够与合作伙伴和客户共享受治理的智能体，并预置其立即获得价值所需的数据、指令和知识。对于更敏感的使用场景， Genie Clean Rooms 让接收方能够提问并获得答案，而不会暴露底层数据或专有逻辑，并提供对话和输出限制等控制措施。
“Genie Agents 让我们的领域专家能够直接将他们的数据知识产品化。过去需要一整个开发周期的事情，现在几天就能完成，而且每个答案都留在我们的治理边界之内。”—— Priyanka John，S&P Global Energy 副总裁
Genie Ontology：随业务成长的智能体上下文
无论 Genie 管理的是单一任务还是持续性职责，它都需要理解你的业务以及各系统之间的信息如何关联。 Genie Ontology 为全公司的 AI 提供这种共享理解。它将结构化与非结构化数据与定义、关系和组织知识连接起来。
由智能体构建，由人治理： 智能体从人们已经在使用的仪表板、查询和笔记本中自动构建 Genie Ontology 的大部分内容，并且随着组织内的每一次查询和 AI 交互不断学习。外部知识源将这种学习扩展到 Power BI 等 BI 工具中的业务逻辑。团队在 Unity Catalog 中建立权威定义，OntoRank 算法赋予这些定义优先权，因此每个智能体都基于对业务的同一套受治理理解来工作。
理解人员与团队： 组织目录（从 Workday 开始）将人员、团队和汇报关系引入 Genie Ontology。OntoRank 将这些关系与显示谁实际在一起协作的活动信号相结合，因此 Genie 可以权衡对提问者最相关的内容。
保留管理员控制：Ontology Manager 为团队提供一个共享场所，随着业务发展管理和定制上下文。管理员可以监控上下文健康状况，领域专家则可以策管他们最了解的知识。 Unity Catalog Domains, Pages以及 Ontology Snippets 同时支持专家策管的定义和 Genie 自动学习的知识。主动缺口警报会标记那些经常被问及但缺乏受治理定义的概念，所有者可以将有用的已学习知识提升为权威 Pages。
共享的业务上下文还有助于提高准确性并减少 token 使用量。在与 Turing 构建的一项新基准测试中，我们在同一个 Databricks 工作区、相同任务上，比较了由 Genie Ontology 驱动的 Genie 与两个领先的前沿智能体。Genie 在 91% 的任务运行中正确作答，是较强前沿智能体正确率的 1.6 倍，同时使用的 token 不到其一半。这些任务需要连接分散在表格、仪表板和笔记本中的知识，而不仅仅是访问数据。
“Genie Ontology 正是我们扩展 AI 所需要的，同时不会丢失让 AI 有用的业务上下文。它是我们数据团队的效能倍增器。”—— Noah Cepela，Mode Global 分析与洞察高级副总裁
Genie Search：为企业 AI 打造的全新混合搜索
Genie Ontology 让 Genie 对你的业务形成共享理解。为了将这种理解付诸实践，Genie 还需要在信息所在的任何地方找到相关信息，从湖仓表到文档、工单和 wiki。同样重要的是，它需要执行每个资产的访问控制。
今天，我们推出 Genie Search, 这是一种新型混合 AI 搜索，将企业搜索引入 Databricks，无需采购单独的搜索基础设施，也无需维护单独的权限模型。
Genie Search 将来自 Google Drive、Jira、Confluence、Workday 和 SharePoint 等核心业务应用的内容索引与通过 MCP 进行的实时搜索相结合。索引提供快速、准确的访问，而 MCP 则检索最新更新以及无法被索引的长尾应用。对于每项任务，Genie 从索引、MCP 或 SQL 中获取信息，然后组合成一个带引用的答案。结果是更完整的答案，同时减少工具调用和 token 消耗。
除了搜索索引的标准优势之外，Genie Search 还为 Genie Ontology 提供输入，因此你的工单和文档会成为 OntoRank 在决定信任哪些来源时权衡的证据。通过 Unity Catalog，Genie Search 将每个来源的访问控制与其内容一起映射，并在返回任何结果之前执行这些控制，因此没有人会在 Genie 中看到他们在原始应用中无法打开的文件。
Genie 插件：在所有 AI 工具中运用上下文
为 Genie 提供支持的同一业务上下文，也可以支持其他 AI 助手中的工作。一次连接你的数据，让 Genie 根据团队的工作方式构建你的本体，然后通过 Genie 插件 将该上下文带入 ChatGPT、Claude、Copilot 和 Grok Bot。你也可以直接使用 Genie MCP 将 Genie 连接到其他 AI 工具。
智能体可以将整个业务问题交给 Genie，或请求完成更大任务所需的上下文。Genie 应用受治理的定义、遵守用户权限，并引用其来源。
一个 AI 控制平面：Unity Gateway
随着 Genie 承担跨企业系统的持续性工作，管理员需要控制谁可以使用它、它可以访问哪些内容，以及它的成本是多少。 Unity Gateway 将这些控制集中在一起，让管理员能够与编码智能体、模型、MCP 工具和技能一同治理 Genie。
数据访问： Genie 以你的身份行事，并且只访问你有权查看的信息。它遵守 Unity Catalog 权限，对于由 Genie Search 建立索引的内容，则遵守每个源系统的权限。当用户需要额外访问权限时，Genie 可以为其准备一份访问请求，供其审阅并发送。管理员和数据所有者保留审批权。
工具与操作： 管理员控制连接器访问、MCP 工具和审批要求。业务用户在这些限制范围内选择 Genie 可以自主执行哪些操作。Unity Catalog 治理可复用的技能，当 Claude 等外部智能体通过 MCP 调用 Genie 时，同样的控制也适用。
用量、成本与审计： Genie 采取的每一项操作都会被追踪并可审计。管理员可以设置工作区和每用户预算、支出上限以及提醒。他们还可以让 Genie 调查用量和智能体追踪记录，以找出浪费的 token 和成本高昂的工具调用。
开始使用
借助 Genie，团队可以从让 AI 协助完成单个任务，转变为让它负责持续性工作，并内置共享的业务上下文和控制机制。了解更多：
欢迎参加 Data + AI Live：上下文只是起点, 与 OpenAI 的 Ali Ghodsi 和 Greg Brockman 一起。 观看直播或回放。
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