成果を説明するだけ。Mage AIがデータワークフローを構築・維持し、すべての実行を分析、自動化、エージェント向けの信頼できるコンテキストに変換します。

成果を1文で説明すると、Mage AIは意図を読み取り、抽出、変換、検証、ロードのステップを計画し、実行前に確認できる実行可能なAIワークフローを生成します。すべてのステップはデータの出所のコンテキストを保持します。

選択したモードに応じて、3つすべてを生成します。Mage AIは、ブロックとスケジュールを持つ宣言型パイプライン、SQL変換、または同じロジックを持つPythonスクリプトを出力できるため、データコンテキストを維持したまま既存のチームのワークフローで結果を使用できます。

Mage AIは、Stripe、Salesforce、SnowflakeやBigQueryのようなウェアハウス、オブジェクトストレージ、REST APIなど、40以上のソースと宛先に標準で接続します。既存のワークフローを書き直したりコンテキストを失ったりすることなく、新しいコネクタを追加できます。

すべてのAIワークフローには、行数、Nullチェック、重複排除、スキーマドリフトなどの生成されたチェックが組み込まれており、データが下流に書き込まれる前に実行されます。また、プラットフォームはすべての実行を追跡するため、各ワークフローの実行には、何が実行され、何が変更され、何が失敗したかのコンテキストが含まれます。

どちらでも可能です。マネージドクラウドはインフラストラクチャ、スケーリング、アップグレードを処理します。セルフホスト版は、データの保存場所やネットワークの分離が利便性よりも重要な場合に、ワークフローを環境内で完全に実行します。

失敗したAIワークフローの実行は自動的に捕捉され、安全な場所から再試行され、最後の正常なチェックポイントから修復されます。そのため、上流のファイルの破損やAPIの不安定さが、手動での再実行やダッシュボードの遅延につながることはほとんどありません。