从大数据流式处理到 AI 原生 Agent：以 Dataiku、StreamSets、n8n 为例的技术演进

引言：历史回声中的新潮流

从 2010 年开始，企业为应对日志分析、物联网数据和 Web click 流的爆发，兴起了流式数据处理。当时的 Apache NiFi、StreamSets 和 Dataiku 等工具通过可视化节点和拖拽式管道，帮助开发者构建实时数据流、ETL 和批量处理。如今，随着大型语言模型（LLM）的突破，业内又涌现出类似的 AI Agent 工作流平台（如 n8n、Coze、Dfiy）。这些平台同样以拖拽式编排为主，却支持智能决策、上下文记忆和工具调用。它们看起来像“旧瓶装新酒”，但驱动核心早已从规则和 SQL，转变为模型推理。

笔者也曾从事过大数据相关工作，调研过 Dataiku、StreamSets 等工具。如今看到 AI Agent 平台的兴起，感慨万千。这些平台不仅延续了大数据时代的可视化编排思路，还在智能决策和自动化执行上实现了质的飞跃。

本文通过三个案例 —— Dataiku（从数据平台向 AI 转型）、StreamSets（数据管道平台被 IBM 收购并嵌入 watsonx）、n8n（AI Agent 平台）—— 解析大数据流处理和 AI Agent 之间的联系与差异，并探讨 Dataiku 如何从一个 ETL 工具变成全栈的 AI 原生平台。

大数据时代的流式处理：框架、特点与局限

大数据时代，实时分析和海量数据处理催生了多种流处理框架。以下工具在当时尤为典型：

工具	关键特性	局限性
Apache NiFi	可视化拖拽构建数据流，支持上百种源/目标；适合 ETL、日志管道。	缺乏智能决策，需要人工配置规则。
IBM StreamSets	云原生数据集成平台，支持创建可复用的数据管道；提供无代码拖拽界面、预定义处理器和动态适应数据变化的流水线。通过推送式处理，复杂的转换可以直接在 Snowflake 中完成。	聚焦数据摄取和 ETL，对非结构化语义理解能力有限。
Dataiku（早期）	定位为企业数据科学平台，集数据摄取、清洗、特征工程、模型训练与部署于一体；拖拽式工作流使数据分析师和工程师可以协同构建 ETL 流程。	AI 能力主要是传统机器学习；缺乏模型推理和语言理解能力。

这些工具通过节点（Processor）和连线描述数据流的输入→处理→输出，强调数据质量、可视化和低代码。但决策逻辑完全由开发者显式编写，难以处理复杂的上下文理解或自动规划任务。

AI 原生 Agent：在相似外观下的能力跃迁

AI Agent 平台沿袭了“节点 + 连线”这一工程模式，但驱动核心变为大型语言模型与外部工具调用。以 n8n 为例：

节点类型多样：可以拖拽 Input、LLM Node、Tool Call、Memory 等节点，组合出检索型问答、数据分析、邮件回复等 Agent 工作流。
两类触发模式：n8n 支持“用户激活”型 Agent（通过聊天触发）或“事件驱动”型 Agent（通过 Webhook、定时器触发），灵活适配实时应用。
集成 LangChain：平台内置大部分 LangChain 组件作为可视化节点，开发者可以拖拽节点即可调用工具、向量数据库或记忆模块。高级用户还可编写 JavaScript 调整 LangChain 模块。
扩展性强：n8n 提供超过 400 个集成，可连接各种 API、数据库和 SaaS；还可接入多种 LLM（OpenAI、Google Gemini 等）。
LLM Agent 特性：LLM Agent 能够拆解任务、保持上下文、调用外部工具并学习反馈。n8n 的指南强调，LLM Agent 在企业环境下具有战略规划、记忆与上下文管理、工具集成三大能力。

这些特性使得 AI Agent 工作流不仅自动化数据传输，还能执行复杂决策、生成文本或代码、进行知识检索，并在执行过程中根据反馈不断优化。

AI 与数据流处理的协同趋势

早在两年前，Confluent 就在博客 Life Happens in Real Time, Not in Batches: AI Is Better With Data Streaming 中指出，AI 与流式数据处理的结合正在成为企业创新和业务决策的核心驱动力。文章认为：

实时分析客户行为，提升体验和推荐精准度
工业设备监控与预测性维护，减少停机和损失
金融欺诈检测与算法交易，降低风险
IoT 边缘设备异常检测与预警
供应链与交通实时优化

数据流是企业的数据神经系统，AI/ML 是大脑。只有将两者结合，才能实现真正的智能和业务敏捷。

Dataiku：从数据平台到“通用 AI 平台”

在大数据流处理与 AI Agent 技术融合的趋势下，Dataiku 的演进尤为典型。作为企业级数据平台，Dataiku 不仅见证了从传统 ETL 到智能决策的转变，还率先将 LLM Mesh、AI Assistants 和 Agent 能力集成到统一平台。下面将详细梳理 Dataiku 的技术演进路径，展示其如何从数据管道工具成长为通用 AI 平台，并在 2025 年实现 AI Agent 能力的全面落地。

早期定位与流式处理能力

Dataiku 诞生于 2013 年，最初定位为企业级数据科学平台。它整合数据准备、特征工程、可视化分析和机器学习建模，帮助企业快速构建数据管道和分析应用。用户可通过拖拽式 Flow 设计 ETL 流程，配置输入、转换、聚合和输出节点；同时也可以编写 Python、SQL 代码。这些特性与 NiFi、StreamSets 的可视化管道理念一致。

向 AI 转型：LLM Mesh 与 Agent 能力

随着生成式 AI 的爆发，Dataiku 在 2023–2025 年间快速扩展其平台能力：

LLM Mesh：Dataiku 推出 LLM Mesh，允许企业统一调用内部或外部的大模型（如 Llama3、Gemma、Claude 3、GPT‑4o 等），并提供模型流式输出、成本控制、定制参数和多模态输入等功能。平台还支持智能分块、知识库管理和 RAG 工作流优化。
Dataiku Answers 与 Prompt Studio：结合 LLM Mesh，Dataiku 提供 Dataiku Answers，可在聊天界面查询数据库、生成 SQL 并返回结果；Prompt Studio 则帮助业务人员设计和测试提示模板，并支持链式思考和向量搜索。
AI Assistants：Dataiku 在 DSS 12 版本引入 AI Code Assistant（在 Jupyter 或 VS Code 中用自然语言生成和解释代码）、AI Prepare（根据自然语言自动生成数据清洗步骤）、AI Explain（自动生成流程或代码的文档）。
治理与安全：为应对企业关注的风险，Dataiku 推出 LLM Cost Guard、Quality Guard、Safe Guard 等服务，对成本、质量和安全进行实时监控。平台还自动标记项目中的 LLM 组件，方便企业治理与审批。

2025 年：AI Agent 能力全面发布

2025 年 4 月，Dataiku 正式发布 AI Agents with Dataiku，宣布可在 Universal AI Platform 上创建和管理 AI Agent。新闻稿中强调：

集中式 Agent 创建与治理：Dataiku 提供可视化的无代码环境用于快速构建 Agent，同时支持开发人员通过代码自定义；平台内置 Managed Agent Tools（保障工具质量）、GenAI Registry（集中评估和审查各类模型和提示）以及 Agent Connect（统一管理 Agent 调用及路由），确保企业能够管控 AI Agent 的行为、性能和风险。
安全可靠的执行环境：借助 LLM Mesh，Agent 可以在组织允许的模型和基础设施上运行，并通过 Dataiku Safe Guard 设置防护条款（如禁止输出敏感内容或避免 prompt injection）。
可观测性和成本监控：平台提供 Trace Explorer、Quality Guard、Cost Guard 等工具，对 Agent 的输入输出、决策路径、性能指标和成本进行全链路监控。
场景连接：Dataiku 强调将 Agent 与现有的数据管道、MLOps 工作流和模型治理融合，支持 Snowflake、Databricks、Microsoft、AWS、Google 等多云环境。

随后，Dataiku 发布与 NVIDIA 和 HPE 的合作：

金融服务行业蓝图（2025/6/11）：Dataiku 联合 NVIDIA 推出 FSI 蓝图，将 Universal AI Platform 与 LLM Mesh、NVIDIA NIM microservices、NeMo 和 GPU 加速架构结合，用于金融领域的欺诈检测、客服、风险分析等场景。该方案强调通过预构建组件帮助银行快速部署可信的 AI Agent，并利用 Dataiku LLM Guard Services（成本守护、质量守护）加强监管和合规。
加入 HPE Unleash AI 生态系统（2025/6/25）：Dataiku 与 HPE 合作，将 Universal AI Platform 部署在 HPE Private Cloud AI 等基础设施上，结合 NVIDIA AI-Q Blueprint 和 NIM microservices，为企业提供端到端的生成式 AI 和 Agentic 系统。该方案强调在一体化堆栈中完成开发、编排、部署和监控，并快速构建生成式/Agentic 应用。

通过这些演进，Dataiku 从以 ETL 为主的“大数据工具”成长为面向企业的通用 AI 平台。公司的 CTO Clément Sténac 在 2025 年访谈中指出，Dataiku 的使命是让企业能够跨模型、数据和工具安全地构建 AI 应用；为此他们开发了 LLM Mesh、Guard Services 和治理功能。

StreamSets：数据管道平台融入 IBM AI 生态

在大数据流处理与 AI 技术融合的浪潮中，StreamSets 的发展路径尤为值得关注。作为数据管道领域的代表性平台，StreamSets 不仅在可视化编排和云原生架构上积累了深厚的技术基础，还通过与 IBM 的战略整合，成为企业级 AI 生态的重要组成部分。下面将梳理 StreamSets 的产品定位、核心特性，以及被 IBM 收购后在生成式 AI 和混合云场景中的新角色，揭示其在数据与智能决策融合中的关键作用。

产品定位与特性

StreamSets 起初是一款云原生 DataOps 与数据摄取平台。其 Transformer for Snowflake 服务提供无代码拖拽界面、预定义处理器以及动态适应数据变化的流水线，帮助用户直接在 Snowflake 中执行复杂的转换。

主要特性包括：

减少上手时间：熟悉的可视化界面缩短用户 onboarding 时间。
推送式转换与内联处理：复杂转换在 Snowflake 内推送执行，减少数据移动和成本。
自服务协作：拖拽式画布、预置函数与慢变维 (SCD) 支持，便于跨团队协作和复用。
动态自适应：流水线可根据数据模式或基础设施变化主动调整。

这些特性让 StreamSets 在大数据管道领域具备与 NiFi、Dataiku 相似的可视化和低代码体验。

IBM 收购：数据平台与 AI 的结合

2023 年 12 月，IBM 宣布以 21.3 亿欧元收购 Software AG 旗下的 StreamSets 和 webMethods，强调此举可增强 IBM 在应用现代化和 AI 推动方面的能力。收购的动机包括：

加强 watsonx 的数据摄取能力：StreamSets 提供实时数据摄取和集成，用于支持 IBM watsonx 的生成式 AI 和数据平台。
补齐 API 管理与集成：webMethods 提供强大的 API 和 B2B 集成能力，在混合云环境中促进应用连接。
统一平台与混合云：IBM 表示结合 StreamSets 与 webMethods 将为客户提供现代化、全面的数据和应用集成平台，并帮助企业在 AI 与混合云中加速数字化。
战略投资 AI：IBM CEO 强调这是强化 AI 解决方案和混合云部署的核心举措；公司同时投入创投基金并与 Hugging Face 合作，以加速 generative AI 应用。

被收购后，StreamSets 的数据管道能力将嵌入 IBM watsonx 生态，为企业生成式 AI 提供底层数据流支持。而 IBM 与 Dataiku、HPE 等厂商的合作表明，大模型时代的数据平台正在走向融合。

n8n：开源 AI Agent 平台

n8n 源于开源自动化框架，近年来扩展出丰富的 AI Agent 能力：

多种 AI 集成：n8n 内置 OpenAI、Gemini 等 LLM 节点，支持 LangChain、LlamaIndex 等框架，并能接入向量数据库和文本转语音模型。
低代码拖拽：用户可通过拖拽 LLM Node、Tool Call、Memory 和 Trigger 等组件创建 Agent。高级用户也可以在节点内编写 JavaScript，自定义工具或决策逻辑。
丰富的模板和场景：n8n 官方提供了多种 AI Agent 模板，例如利用向量嵌入查询文档、YouTube 趋势分析、SQL 数据分析助手、网页抓取 Agent、会议槽位建议等。平台博客还列举了 15 个业务场景，包括视觉抓取、SQL 可视化、客户支持、会议总结等。
支持人机混合与自动执行：n8n 强调既可以构建“人激活”Agent，也可以构建“事件驱动”Agent。结合 memory 节点，Agent 可以在多轮对话中保持上下文并执行长期任务。

通过这些特性，n8n 将 AI Agent 编排从传统代码框架下沉到低代码环境，大大降低了构建智能工作流的门槛。

深度洞察：联系、差异与未来趋势

架构与交互方式的传承：无论是 NiFi/StreamSets 还是 n8n，核心都基于节点 + 连接线的可视化编排。开发者通过拖拽组件定义数据/任务流，这种范式降低了使用门槛，也便于跨团队协作。
驱动核心的变革：大数据流处理工具依赖硬编码规则、SQL、脚本或 ETL 逻辑；AI Agent 平台则以 LLM 为决策引擎，能基于提示生成处理步骤、解析非结构化数据并动态调用工具。Dataiku 的 AI Prepare 和 AI Code Assistant 已经体现出这种变革：用户通过自然语言描述即可生成数据清洗步骤或代码。
数据流 vs. 任务流：传统平台的输出是清洗后的数据或指标；AI Agent 平台则产生“决策”或“执行结果”。例如，n8n 的 SQL 分析 Agent 直接返回分析报告，Dataiku Answers 可自动生成 SQL 并查询数据库。
治理与可观测性的重要性：随着 Agent 能力增强，企业面临成本、合规和安全风险。Dataiku 通过 LLM Mesh、Cost Guard 和 Quality Guard 等服务提供集中监控；n8n 支持日志记录和条件分支；StreamSets 在雪花管道中提供单一视图和动态适应。治理与监控将是 Agent 平台广泛落地的关键。
生态融合趋势：Dataiku 与 NVIDIA/HPE 的合作、IBM 收购 StreamSets，以及 n8n 集成 LangChain/向量数据库，说明 AI 平台与数据平台正在融合。未来，数据管道、模型治理和 Agent 编排或许会统一在同一个平台中，企业可以从数据摄取到 AI 推理再到应用交付实现闭环。

结论

AI Agent 的兴起，让我们再次回到了熟悉的“流程编排”界面，只是背后的驱动力从规则转变为模型。NiFi、StreamSets 等大数据工具为我们提供了宝贵的工程经验；Dataiku 则证明了传统平台可以通过 LLM Mesh 和 Agent 工具进化为 AI 原生平台；n8n 展示了开源社区如何把 Agent 化自动化推向更广泛的开发者。

未来，随着企业对安全、成本和法规的关注，治理与可观测性将成为 AI Agent 平台的核心竞争力。我们有理由相信，像 Dataiku 这样“从大数据到 AI”的转型路线会成为行业趋势，更多传统数据厂商也将拥抱 Agent 化，形成数据流和智能决策的真正融合。