Teradata 於 2026 年 5 月 7 日宣布 Autonomous Knowledge Platform，定位為跨雲端、地端與混合環境的生產級 AI、分析與資料整合平台。[1] 核心賣點不是單一模型功能，而是把可信資料脈絡、AI 開發、代理編排、治理與成本／效能控管連成一個生產層。[4][6] Enterprise AgentStack 與 Enterprise Vector Store 則補上代理生命週期管理，以及文字、影像、音訊與結構化資料的多模態存取能力。[8][13]
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Teradata Autonomous Knowledge Platform: What It Means for Governed Enterprise AI Agents. Article summary: Announced May 7, 2026, Teradata’s Autonomous Knowledge Platform is a flagship system for running governed AI agents on trusted enterprise data across cloud, on premises, and hybrid environments; the key caveat is that.... Topic tags: teradata, enterprise ai, ai agents, agentic ai, data governance. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "SAN DIEGO, May 7, 2026 — Teradata today announced the Teradata Autonomous Knowledge Platform, a new flagship product that unifies production-grade AI, analytics, and data into a si" source context "BigDATAwire - Data Science • AI • Advanced Analytics" Reference image 2: visual subject "SAN DIEGO, May 7, 2026 — Teradata today announced the
Teradata 的 Autonomous Knowledge Platform（自主知識平台）最好的理解方式，是把它視為企業 AI 的「營運與治理層」：它不是只負責訓練模型，而是把可信資料、分析、AI 開發工具、AI 代理編排與治理控管放進同一套系統，目標是讓 AI 代理能在正式環境中工作，而不是停留在部門內的展示專案 [1][
4][
6]。Teradata 將其列為新的旗艦產品，支援雲端、地端（on-premises）與混合環境；首波部署透過 Teradata Cloud 提供 [
1][
2]。
如果你正在評估企業 AI，這次發布的重點不只是「又多了一個 AI 平台」。真正的問題是：當代理可以查資料、解讀業務語意，甚至啟動工作流程時，誰能看什麼、做什麼、如何追蹤與控管？Teradata 的答案，是把這些能力做成一個受治理的控制平面 [4]。
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Teradata 於 2026 年 5 月 7 日宣布 Autonomous Knowledge Platform，定位為跨雲端、地端與混合環境的生產級 AI、分析與資料整合平台。[1]
Teradata 於 2026 年 5 月 7 日宣布 Autonomous Knowledge Platform，定位為跨雲端、地端與混合環境的生產級 AI、分析與資料整合平台。[1] 核心賣點不是單一模型功能，而是把可信資料脈絡、AI 開發、代理編排、治理與成本／效能控管連成一個生產層。[4][6]
Enterprise AgentStack 與 Enterprise Vector Store 則補上代理生命週期管理，以及文字、影像、音訊與結構化資料的多模態存取能力。[8][13]
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Teradata 將 Autonomous Knowledge 定義為：企業軟體平台把結構化與非結構化資料、營運模型與企業經驗，轉成可信且受治理理解的能力；它以特定產業資料、語意與資料血緣（lineage）為基礎，提供 AI 代理所需的商業脈絡 [1]。
AI 代理要在企業內真正派上用場，必須同時滿足三件事：拿得到相關資料、看得懂商業脈絡、又不能越過企業控管。Teradata 的平台正是針對這個生產環境問題而設計。
| 企業需求 | 平台如何切入 |
|---|---|
| 可信商業脈絡 | 將結構化與非結構化企業資料納入受治理的知識層，讓代理的輸出建立在企業脈絡上，而不是孤立的模型結果 [ |
| 代理編排 | 把資料、分析、AI 開發、代理編排與治理放在同一個環境中 [ |
| 混合部署 | 設計上支援雲端、地端與混合環境，符合大型企業常見的混合基礎架構；首波部署透過 Teradata Cloud 提供 [ |
| 安全、權限與護欄 | Teradata 相關代理工具強調在混合環境中串接多個資料來源時，仍要維持安全、合規、權限與護欄 [ |
| 成本與效能控管 | Teradata 表示，平台目標是在企業 AI 代理增加時，仍提供一致效能與成本控制 [ |
對大型企業而言，資料與工作負載往往不會全部集中在單一公有雲。Teradata 明確把 Autonomous Knowledge Platform 定位為可跨雲端、地端與混合環境部署，首波則由 Teradata Cloud 提供 [1][
2]。
這對受監管或系統複雜的組織尤其重要，因為代理式 AI 往往需要串接多個資料來源，同時維持安全、合規與權限管理 [7]。混合模式的價值，是讓企業在導入 AI 代理時，不必先把所有工作負載搬到單一環境，也不必讓治理分散在多套工具之間 [
1][
4]。
Autonomous Knowledge Platform 也不是孤立產品；它與 Teradata 先前的代理相關元件一起形成產品路線。Enterprise AgentStack 於 2026 年稍早宣布，被定位為建置、部署與管理 AI 代理的整合工具包，支援多代理與混合環境中的生產級自主能力 [13]。Teradata 文件也強調，它在統一的 AI + Knowledge Platform 上支援代理生命週期，並處理安全、合規、權限與護欄 [
7][
13]。
Enterprise Vector Store 則補上資料型態問題。Teradata 表示，它將結構化與非結構化資料結合到具代理式與多模態能力的方案中，可處理文字、影像、音訊與結構化企業資料，並可跨混合、雲端與地端環境使用 [8]。對企業代理來說，這很重要：不少任務不只是在資料表裡找列與欄，也可能需要理解文件、圖片或語音內容 [
8]。
Teradata 鎖定的痛點很清楚：企業不缺 AI 示範，缺的是可上線的代理架構。正式營運的 AI 代理需要受控資料存取、可靠脈絡、代理編排與治理；相關報導將此平台描述為讓企業能在更嚴格控管下，讓 AI 代理針對企業資料運作 [4]。TechTarget 也將這次發布解讀為針對代理式 AI 上線生產的基礎設施，因為它把 AI 開發與管理、分析和資料整合在同一套系統中 [
6]。
所以，不應把它只看成一個功能清單，而應看成 Teradata 想提供給企業 AI 的控制平面：AI 代理用受治理的企業知識來推理與行動，IT 與資料團隊則保留對存取、資料血緣、成本、效能與合規的監督 [1][
4][
5][
7]。
Teradata Autonomous Knowledge Platform 的核心承諾，是讓 AI 代理具備企業級落地所需的可信資料、政策治理與混合部署能力 [1][
2][
4]。對買方而言，最值得關注的是它是否能把代理開發、代理編排、資料管理、分析與治理放到同一個平台，而不是讓各部門繼續各自拼裝 [
4][
6]。
但仍有務實限制：平台雖設計支援雲端、地端與混合環境，初始部署是透過 Teradata Cloud；企業若要把它納入正式標準，仍應先在自身架構中驗證可用性、治理規則如何執行、與既有資料來源及工作流程的整合，以及成本／效能表現 [1][
2][
7]。
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