AI在分析方面越来越强，但问题仍然在于数据。

我最近花了很多时间试验用于经济和贸易分析的AI智能体。令我惊讶的是，最大的限制因素并非推理能力，而是数据获取。现代模型已经能够识别趋势、生成仪表盘、撰写报告并创建可视化内容。但如果底层数据缺失、过时或不可靠，最终输出可能看起来完全可信，但实际却是错误的。我最近要求一个智能体分析以下内容：中国牛肉进口、欧洲出生率趋势、美印贸易模式。生成的仪表盘看起来很棒。问题在于，有些数字难以核实，而且在某些情况下，模型明显在填补空白。当我让同一个智能体访问结构化数据集时，分析质量大幅提升。结论更容易验证，可视化内容更有用，我也花更少的时间去核实输出结果。对我来说，感觉我们正进入一个阶段：挑战不再是“模型能否完成分析？”，而是“模型在做分析时能否访问到可信的信息？”。对于正在构建AI工作流的人来说，你们目前是如何处理这个问题的？是让模型连接API、数据库、MCP服务器、数据仓库，还是其他方式？另外，我使用的数据集来源是BotMarket。它背后的团队最近将其免费开放，如果有人想尝试此类工作流，可以访问：https://botmarket.oec.world