Будущее — в руках команд, которые создают продукты с помощью ИИ, и RudderStack развивается, чтобы обеспечить разработчиков всем необходимым. Мы даем возможность большему числу команд — как техническим, так и нетехническим — создавать агентные рабочие процессы и приложения на основе их клиентских данных.
Сегодня мы запускаем RudderAI — агентный слой RudderStack, опирающийся на наши CLI и MCP, чтобы принести агентные возможности на весь жизненный цикл клиентских данных.
RudderAI дает командам данных и инженерам слой управления на естественном языке для работы с RudderStack и делает клиентские данные ближе к бизнес-командам, чем когда-либо. Теперь маркетологи могут анализировать данные, чтобы понимать пользователей, находить высокоэффективные сегменты, создавать аудитории и синхронизировать их с другими системами в рамках единого бесшовного агентного процесса.
Далее мы открываем доступ к долгоживущим автономным агентам для безопасной работы с вашими клиентскими данными (и это будущее уже доступно в режиме превью — читайте до конца).
Смена поколений в платформах клиентских данных (CDP)
Вчерашняя CDP была привязана к UI, имела жестко заданную логику и настраивалась человеком. Ценность платформы заключалась в заложенной логике, процессах и интерфейсе, потому что всю настройку люди выполняли вручную. Но агенты полностью изменили это ценностное предложение и ознаменовали то, что аналитик Martech Скотт Бринкер называет переходом от приложений к инфраструктуре, поскольку команды создают пользовательских агентов и приложения, способные превзойти специализированные инструменты.
Теперь, как утверждает Бринкер, важен не столько интерфейс, сколько лежащий в основе фундамент: «инфраструктура, которая позволяет всем этим приложениям и агентам работать вместе безопасно, согласованно и масштабируемо. Данные. Идентификация. Оркестрация. Говернанс. Наблюдаемость. Семантика. Контекст».
Именно этот фундамент мы создавали с самого первого дня. Наши ключевые принципы и базовые продукты всегда соответствовали потребностям эпохи ИИ:
- ДНК Warehouse-native: В основе RudderStack лежит современная архитектура. Вместо того чтобы хранить данные клиентов в «черном ящике», платформа поддерживает глубокую бесшовную интеграцию с хранилищем данных (warehouse) для перемещения данных в обоих направлениях. Кроме того, она может работать с данными непосредственно в хранилище для объединения профилей (identity stitching) и моделирования бизнес-логики, позволяя командам сделать свое хранилище центральным открытым хабом для аналитики, активации и ИИ.
- Встроенный дата-говернанс: RudderStack объединяет инструменты управления данными событий в едином командном центре с глубокой наблюдаемостью и точным контролем над схемам данных, логикой валидации, управлением согласием пользователей и PII (персональными данными). Это дает командам максимальный контроль над качеством данных и соответствием нормативным требованиям, обеспечивая бесшовную работу.
- Мощь на основе кода: RudderStack создан для команд данных и предоставляет программные интерфейсы и API для управления жизненным циклом клиентских данных через код, закладывая основу для агентного взаимодействия.
RudderAI — это не пивот. Это естественная эволюция RudderStack и следующее поколение CDP, в котором люди направляют агентов, а агенты выполняют работу. Эта парадигма уже меняет процессы у наших клиентов.
«Благодаря RudderStack команда данных больше не является узким местом», — говорит КуДжей Флорес, Staff Data Engineer в VSCO. «Мы создали трекинг-агента с помощью Cursor, что сократило время от запроса данных до получения инсайта с шести недель до нескольких дней». Это примерно в 15 раз быстрее до получения результатов благодаря агентным процессам, построенным поверх готовой к ИИ инфраструктуры RudderStack.
Внедрите агентов в ваш стек клиентских данных
Запросите демо сегодня, чтобы увидеть RudderAI в действии.
Агентные возможности для всего жизненного цикла клиентских данных
RudderAI использует фундамент IaC в RudderStack вместе с нашим MCP, предоставляя агентам доступ к возможностям всей платформы и обеспечивая AI-native процессы на протяжении всего жизненного цикла данных. Вы можете использовать эти возможности с привычными инструментами: Claude, Codex, Cursor или любым агентом с поддержкой MCP.
Для команд данных и инженеров это означает возможность давать агентам указания по настройке и отладке проблем на естественном языке. Для бизнес-команд это устраняет зависимость от дата-инженеров, позволяя им самостоятельно исследовать данные клиентов, понимать их поведение и активировать их для реализации инсайтов. Действия под управлением человека и в исполнении агентов — от сбора до активации. Вот что можно делать с помощью RudderAI:
Сбор (Collect): Автоматически генерируйте код трекинга в соответствии с вашим планом отслеживания и стандартами кодовой базы. Настраивайте, управляйте и отлаживайте пайплайны клиентских данных, а также пишите трансформации для изменения данных на лету с помощью агентных процессов.
Объединение (Unify): Используйте управляемые агентные процессы для объединения идентификаторов (identity resolution), создания профилей Customer 360 из всех данных вашего хранилища, построения моделей предиктивных признаков и создания графа данных, чтобы сделать данные хранилища готовыми к self-serve использованию.
Активация (Activate): Маркетологи могут исследовать и анализировать полные клиентские данные для поиска высокоэффективных сегментов, создания аудиторий и их синхронизации со всеми своими инструментами на естественном языке в рамках единого агентного процесса. Продуктовые команды могут анализировать пути пользователей, строить воронки и делиться дашбордами с помощью естественного языка.
Управление (Govern): Поручите агентам создание центрального каталога данных для описания каждого отслеживаемого события, а затем настраивайте правила плана отслеживания, чтобы далее по системе передавались только данные, готовые к активации.
Чтобы упростить разработку, мы представляем RudderStack Agent Skills — плагин для Claude Code, который учит Claude управлять всеми программными интерфейсами RudderStack: CLI, MCP-сервером и Terraform. Каждый навык (skill) упаковывает предметные знания, процессы, предварительные проверки, команды и сценарии восстановления для задач, где агенты могут допустить ошибки: проектирование таксономии событий, управление планами отслеживания и каталогами данных, генерация строго типизированных SDK и отладка инструментирования. Ознакомьтесь с этим на GitHub уже сегодня.
И еще кое-что: будущее уже здесь
Что дальше? Представьте, что любой сотрудник вашей команды может отправлять запросы в хранилище, отлаживать сломанную воронку и внедрять инструментирование — и всё это в рамках одного диалога. Это Lookout — новое рабочее пространство RudderStack для аналитики и инструментирования на базе ИИ. Мы анонсируем его в конце этой недели. Следите за новостями.
И мы не останавливаемся на этом. Чтобы каждая компания могла безопасно развертывать автономных агентов для любых задач с клиентскими данными, просто описывая свои цели, мы создаем RudderCrew. RudderCrew — это наша среда для агентов (agent harness), контролируемая среда выполнения RudderStack для автономных агентов, работающих с клиентскими данными.
Принятие решений в реальном времени (real-time decisioning) — первый сценарий использования, за который мы беремся. По словам Флориана Дельваля из Snowflake, принятие решений — это еще не решенная задача в сфере клиентских данных с огромным потенциалом, которая может стать новым рубежом для CDP, и эта проблема идеально подходит для агентов. На рынке есть некоторые решения, но ни одно из них не дает главного грааля и обещания, которое CDP давали годами: настоящую персонализацию 1:1. Принятие решений в реальном времени уже доступно в режиме research preview. Свяжитесь с нами, если хотите узнать больше.
Внедрите агентов в ваш стек клиентских данных
Запросите демо сегодня, чтобы увидеть RudderAI в действии.
