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CData推出了一个针对代理的AI网关，它路由请求、执行策略，并维护上下文图谱以在模型变更中保留企业知识。
UN System Data Commons 是由 Google 和 UN 推出的开源、AI-ready 平台，它将全球统计数据整合到一个可搜索资源中，支持自然语言查询，使数据探索更加便捷。
本文提出了一种基于自示范的LLMs模式-本体映射方法，结合神经符号任务分解，在RODI基准测试上达到了最先进的性能。
一位开发者介绍了如何构建连接六处客户数据源的 agent 栈，将记录映射到共享实体，并自动把变更路由给正确的团队。他认为实体解析和路由比单纯的检索创造更大价值。该系统在提出跨系统更新建议的同时，将权限控制和人工审批作为信任边界。
SocialCrawl 是一个 API，旨在帮助 AI 代理访问来自各种平台的实时社交和网页数据。PRISM 是一组新的端点，它合并来自多个源的搜索结果，以支持品牌监控和情感分析等工作流程。
一个国产插件集成了59个数据服务和1000多个接口，可直接与Codex、Claude Code等AI代理调用，无需编写爬虫或API，用于自动化数据获取和商业机会发现。
本文分享了在六个基准测试上构建和评估自服务实体解析管线时得出的三条实用经验：没有一种匹配算法能通吃所有场景，精确率和召回率需要分别修复，假阳性链接可能链式合并无关实体。
文章认为，撰写冲刺回顾的困难实际上是一个跨多工具的数据连接问题，而非写作问题，并介绍了Runner作为一款连接50多个应用、自动拉取上下文并生成草稿的工具。
Anthropic发布的Claude Science桌面应用，专注于解决科学家日常科研中的数字体力活，如数据整合和超算调度，而非追求宏大叙事的AI科学家，通过自然语言接口降低科学计算门槛。
本文讨论了为AI模型提供新鲜、实时、可信数据而对网络数据基础设施层日益增长的需求，强调了静态训练数据等挑战以及检索增强生成的重要性。
Manus AI 推出了一个通过 MCP 连接 Similarweb 市场情报数据的连接器，能够根据自然语言提示自动进行竞争性研究和演示文稿生成。
BLINKG 是一个基准测试，旨在评估大语言模型（LLM）从异构数据源构建知识图谱时的映射能力。它提供了一个标准化框架，用于评估 LLM 在数据模式与本体概念之间建立对应关系的有效性。
Databox MCP 使用户能够在像 Claude 和 ChatGPT 这样的 AI 助手中与他们的业务数据进行对话。
Manus AI 已升级其与 Similarweb 的集成，使用户能够访问更丰富的网络智能并理解增长驱动因素。
本文介绍了PROMETHEUS框架，该框架利用大型语言模型从文本中提取局部因果主张，并将其组织成可导航的因果图谱，从而在多个领域实现深度因果研究。
Mirage is a unified virtual file system for AI agents that maps disparate data sources (S3, Google Workspace, Slack, GitHub, etc.) into a single filesystem, allowing agents to use standard Unix/bash commands across all integrations without learning multiple APIs.
Simon Willison分享了使用SQL函数从Datasette获取数据到Google表格的技巧，包括importdata()、命名函数以及支持API令牌的Google Apps Script方法。
LSEG集团AI负责人Emily Prince在OpenAI客户活动上分享其"AI Everywhere"战略，通过OpenAI的模型上下文协议（MCP）将33PB可信数据融入工作流，在速度与治理之间寻求平衡，推动内部与客户的AI转型。