DataRobot 收购 Aqnostiq，通过动态计算编排推进 AI 代理开发

DataRobot Inc. 是一家为专业人士和新手提供人工智能和机器学习模型开发工具的公司。该公司今天宣布收购了总部位于多伦多的初创公司 Agnostiq Inc.。

此次收购将使 DataRobot 能够通过提供增强其计算编排和优化能力的工具，来促进和扩展所谓的 AI 代理的开发。

DataRobot 开发的 AI 开发平台旨在作为公司 AI 计划的中枢，并为创建机器学习应用程序所涉及的所有关键编码和软件部署任务提供工具。DataRobot 的与众不同之处在于它同时面向数据科学家和业务用户。对于后者，它提供了一个简单的点击式 AI 构建器，使他们无需编码即可创建 AI 模型。

其工作原理是评估用户希望通过 AI 自动化的任务，然后从预封装算法库中搜索最合适的神经网络。选定的神经网络随后会被训练来执行该任务，每个步骤都是完全自动化的。

对于更高级的用户（如专业数据科学家），DataRobot 提供了用于创建和定制神经网络的工具。用户可以首先使用其无代码 AI 构建器生成神经网络，然后通过添加自己的代码来根据需求进行定制。公司承诺这种方法比从头开始构建要快得多。

DataRobot 认为其平台也非常适合开发 AI 代理，这是一种更高级的 AI 形式，可以代表用户执行各种任务，只需最少的人工输入或监督。AI 代理具有很大的潜力，但 DataRobot 担心许多公司在分散的工具和环境中难以管理这些应用程序，导致效率低下，阻碍创新。然而，通过让公司能够跨多个基础设施和计算环境部署智能 AI，并能够根据可用性、成本和性能动态管理这些资源，这个问题可以得到解决。

这就是 Agnostiq 发挥作用的地方。它开发了一个名为 Covalent 的 AI 基础设施管理和计算编排平台。通过利用动态资源分配，在最合适的基础设施上部署，从而提高效率，使 AI 部署更容易扩展。

通过将 DataRobot 与 Covalent 集成，该公司表示可以实现异构计算编排，使 AI 代理能够在任何计算环境中部署、扩展和管理，包括云端、本地或混合部署。在其提供的功能中，它帮助客户动态分配和突发资源，使底层基础设施能够以最佳价格性能比进行扩展。

此外，Covalent 平台可以帮助减少与底层基础设施相关的复杂性，例如通过单一平台简化 AI 工具，而无需产生迁移成本。

DataRobot 首席执行官 Debanjan Saha 表示，尽管企业争相部署智能 AI 工作负载，但许多企业都受到支持这些应用程序的孤立基础设施和工具的制约。

他说："这种运营复杂性对业务来说既不可持续也不可扩展。通过此次收购，我们正在赋能 AI 团队智能且经济高效地开发、交付和管理任何计算环境中的智能 AI。"