Будущее в руках команд, которые строят с помощью ИИ, и RudderStack развивается, чтобы оснастить создателей. Мы даем возможность большему числу команд, как технических, так и нетехнических, создавать агентные рабочие процессы и приложения с использованием данных о клиентах.

Сегодня мы запускаем RudderAI — агентный слой RudderStack, основанный на нашем CLI и MCP, чтобы предоставить агентные возможности для всего жизненного цикла данных о клиентах.

RudderAI предоставляет командам данных и инженерным командам плоскость управления на естественном языке для работы с RudderStack и приближает бизнес-команды к данным о клиентах как никогда раньше. Теперь маркетологи могут анализировать данные, чтобы понимать пользователей, выявлять высокоэффективные сегменты, создавать аудитории и синхронизировать их в нижестоящие системы в рамках единого бесшовного агентного рабочего процесса.

Далее мы открываем долгоживущих автономных агентов для безопасной работы с вашими данными о клиентах (и будущее уже доступно в предварительной версии. Дочитайте до конца).

Смена поколений для платформы данных о клиентах

Вчерашняя CDP была ограничена пользовательским интерфейсом, высоко догматична и настраивалась вручную. Ценность платформы заключалась в регламентах, рабочих процессах и интерфейсе, потому что люди выполняли всю настройку вручную. Но агенты перевернули это ценностное предложение с ног на голову и ознаменовали то, что аналитик Martech Скотт Бринкер называет переходом от приложений к инфраструктуре, поскольку команды создают собственных агентов и приложения, которые могут превзойти регламентированные инструменты.

Что сейчас важно, утверждает Бринкер, — это не столько интерфейс, сколько лежащий в основе фундамент: «инфраструктура, которая позволяет всем этим приложениям и агентам работать вместе безопасно, согласованно и в масштабе. Данные. Идентичность. Оркестрация. Управление. Наблюдаемость. Семантика. Контекст».

Именно этот фундамент мы строим с самого первого дня. Наши руководящие принципы и основные продукты всегда соответствовали потребностям эпохи ИИ:

Warehouse-native ДНК: RudderStack построен на современной архитектуре в своей основе. Вместо хранения данных о клиентах в черном ящике он поддерживает глубокую и бесшовную интеграцию с хранилищем для перемещения данных внутрь и наружу. Кроме того, он может работать с данными в хранилище, чтобы сшивать идентичности и моделировать бизнес-логику, позволяя командам использовать свое хранилище как центральный открытый хаб для аналитики, активации и ИИ.
Встроенное управление: RudderStack объединяет средства управления данными событий в центральном командном центре с глубокой наблюдаемостью и детальным контролем над схемами данных, логикой валидации, управлением согласиями и PII. Это дает командам максимальный контроль над качеством данных и соответствием требованиям и поддерживает бесшовные рабочие процессы.
Мощь на основе кода: RudderStack создан для команд данных с программными интерфейсами и API, чтобы обеспечить управление жизненным циклом данных о клиентах на основе кода и создать основу для агентного взаимодействия.

RudderAI — это не разворот. Это естественная эволюция RudderStack, и она представляет следующее поколение CDP, в котором люди направляют агентов, а агенты выполняют работу. Эта парадигма уже стимулирует трансформацию для наших клиентов.

«С RudderStack команда данных больше не является узким местом», — говорит Кью Джей Флорес, Staff-инженер данных в VSCO. «Мы создали агента отслеживания с помощью Cursor, который сократил время от запроса данных до получения инсайтов с шести недель до нескольких дней». Это примерно в 15 раз ускоряет получение инсайтов благодаря агентным рабочим процессам, построенным на готовой к агентам инфраструктуре RudderStack.

Задействуйте агентов во всем стеке данных о клиентах

Запишитесь на демо сегодня, чтобы увидеть RudderAI в действии.

Агентные возможности для всего жизненного цикла данных о клиентах

RudderAI использует фундамент IaC от RudderStack вместе с нашим MCP, чтобы открыть агентам возможности всей платформы, обеспечивая AI-нативные рабочие процессы на протяжении всего жизненного цикла данных о клиентах. Вы можете воспользоваться этим с помощью уже знакомых вам инструментов: Claude, Codex, Cursor или любого агента с поддержкой MCP.

Для команд данных и инженерных команд это означает, что вы можете направлять агентов на выполнение работ по настройке и отладку проблем с помощью естественного языка. Для бизнес-команд это устраняет команду данных как узкое место, позволяя им исследовать данные о клиентах, чтобы понимать поведение, а затем активировать их для использования своих инсайтов. Действия, направляемые человеком и выполняемые агентами, — от сбора до активации. Вот что вы можете делать с RudderAI:

Сбор: автоматически генерируйте код отслеживания, соответствующий вашему плану отслеживания и соглашениям кодовой базы. Настраивайте, управляйте и отлаживайте конвейеры данных о клиентах, а также пишите преобразования для формирования данных в движении с помощью агентных рабочих процессов.

Объединение: используйте управляемые агентные рабочие процессы для разрешения идентичностей, создания профилей клиентов 360 на основе всех данных в вашем хранилище, построения моделей для прогнозных признаков и создания графа данных, чтобы сделать данные хранилища готовыми к самостоятельному использованию.

Активация: маркетологи могут исследовать и анализировать полные данные о клиентах, чтобы выявлять высокоэффективные сегменты, создавать аудитории и синхронизировать их со всеми своими инструментами с помощью естественного языка в рамках единого агентного рабочего процесса. Продуктовые команды могут анализировать пути пользователей, строить воронки и делиться дашбордами с помощью естественного языка.

Управление: поручите агентам создать центральный каталог данных, чтобы определить каждое отслеживаемое событие, а затем построить правила плана отслеживания поверх него, чтобы только данные, готовые к активации, попадали в нижестоящие системы.

Чтобы упростить разработку, мы представляем RudderStack Agent Skills — плагин для Claude Code, который обучает Claude управлять всеми программными поверхностями RudderStack: CLI, MCP-сервером и Terraform. Каждый навык включает доменные знания и рабочий процесс, правильные предварительные проверки, команды и пути восстановления для задач, на которых агенты могут споткнуться: проектирование таксономий событий, управление планами отслеживания и каталогами данных, генерация типобезопасных SDK и отладка инструментирования. Посмотрите на GitHub сегодня.

Еще кое-что: будущее уже здесь

Что дальше? Представьте, что любой член вашей команды может выполнять запросы к вашему хранилищу, отлаживать сломанную воронку и выпускать инструментирование в одном разговоре. Это Lookout — новое рабочее пространство RudderStack для аналитики и инструментирования на базе ИИ. Мы объявим о нем позднее на этой неделе. Оставайтесь с нами.

И мы не останавливаемся на достигнутом. Чтобы дать каждой компании возможность безопасно развертывать автономных агентов на своих данных о клиентах для решения любых задач, просто описывая свои цели, мы создаем RudderCrew. RudderCrew — это наш агентный каркас, управляемая среда выполнения RudderStack для автономных агентов, которые действуют на основе данных о клиентах.

Принятие решений в реальном времени — первый вариант использования, за который мы беремся. Поскольку, как недавно предположил Флориан Дельваль из Snowflake, принятие решений — это нерешенная задача в области данных о клиентах с высоким потенциалом, которая может стать следующим рубежом для платформы данных о клиентах, и эта проблема идеально подходит для агентов. На рынке есть некоторые существующие решения, но ни одно не обеспечивает святой грааль и обещание, которое CDP давали долгое время: настоящую персонализацию 1:1. Принятие решений в реальном времени уже доступно в исследовательской предварительной версии. Свяжитесь с нами, если хотите узнать больше.