AI 时代的数据工程挑战：从复杂链路走向统一数据底座

本文根据吴炳锡在厦门"智能体落地方法论：从技术构建到企业落地"行业技术沙龙的演讲实录整理而成。演讲结合头部模型公司、工业制造、公共数据平台、金融机构和 AI 应用企业的真实实践，讨论了 Agent Trace 与 Evals 数据的采集、加工、存储和分析难题，以及如何借助云原生湖仓简化跨云、多组件、高吞吐的数据链路。