Emergence AI CRAFT：讓你只用英文提示，打造企業級自動化資料管線
Emergence AI CRAFT：讓你只用英文提示，打造企業級自動化資料管線
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Emergence CRAFT：自然語言打造企業資料管線，效率激增
你是否曾聽說過資料工程師要花幾週、幾個團隊才能完成的資料 ETL、清整與整合流程？Emergence AI 最新推出的 CRAFT 平台，要讓這些流程在幾分鐘內完成，而你只需打一段自然語言提示。
01｜CRAFT 不只是工具，而是資料「製造線」
在許多企業中，資料工程師仍然扛下最繁重的資料處理工作：從 ETL（擷取–轉換–載入）、資料整理、整合，到測試、維護…整個流程往往需要數週、數團隊合作才完成。非工程背景的業務人員在等待資料的過程中，經常無法即時響應市場與業務需求。
Emergence AI 的 CRAFT 平台挑戰了這一現狀。它的核心訴求是：「把工程流程交給機器，用自然語言讓業務自己搞定資料管線」，不僅大幅節省成本，也加速反應速度。
CRAFT 是 Emergence AI 推出的新一代資料自動化引擎，其定位是一個多 agent 協作平台，專注於企業資料流程的「自然語言→自動化」轉換。整體架構涵蓋：
Create：用自然語言定義資料流程
Remember：平台自動記憶過去流程與最佳實踐
Assemble：根據需求自動產生多 agent 協同
Fine‑tune：測試與微調資料流程
Trust：內建程式碼驗證與流程監控機制
使用者即便沒有程式設計背景，只要用英文 prompt，系統就能生成一整套資料管道，涵蓋 ETL、清理、整合、測試與驗證，過程僅需幾分鐘，顛覆以往工程師需要好幾週完成的流程。
02｜CRAFT 的技術核心與五大構面
CRAFT 的魔力在於它能用自然語言指令啟動「agent 架構」，並且如果現有 agent 不足以完成任務，平台會遞迴生成專屬新 agent 來拆解工作，進一步形成 agent 集群。這種架構被 Emergence 稱為「recursive intelligence」（遞迴智慧），相當於 agent 建 agent、然後協作完成整個流程。
平台支援 GPT‑4o、GPT‑4.5、Claude 3.7 Sonnet、Llama 3.3 等主流 LLM，也能接入現有的 agent 框架，例如 LangChain、Crew AI、Microsoft Autogen 等。這種高度跨平台相容，讓企業能自由接入自有模型並共用執行工具。
此外，CRAFT 深度整合 Create、Remember、Assemble、Fine‑tune、Trust 五大功能：
1. Create（建管線）：你只需用英文 prompt 描述需求，例如：「把 X 表和 Y 表依 A 欄聯集，清空重複值，過濾 B 欄大於 0 的資料，再匯出成 CSV」。CRAFT 會自動生成完整流程。
2. Remember（記憶最佳實踐）：它會記錄並學習你做過的流程，當下次類似需求出現時，可自動應用。
3. Assemble（拆任務、組 agent）：CRAFT 能根據任務自動拆解並派 agent 協作，支援 agent 建 agent 的遞迴流程設計。
4. Fine‑tune（測試與驗證）：系統自動產生測試腳本，並特別針對資料品質與邏輯正確性進行驗證。
5. Trust（信任保障）：內建程式碼審查、流程監控，並可供人工審核，確保資料流程安全與合規。
這是一套具備從生成到生產、從記錄到回饋、由淺入深的資料工作流程自動化系統。
03｜幾分鐘取代幾週，效率提升看得見
為什麼 CRAFT 的效率那麼強大，原因如下：
1. 快速模組生成：只要 prompt 一句，系統會生成複雜流程草稿，再自動拆成 agent，完成結構。
2. 測試與驗證自動同步：系統內建能力自動產生測試用例並檢查執行結果，替你節省逐步 debug 的時間。
3. 流程可被重複使用與微調：所有流程都會被記憶並生成版本，可以隨需求微調或橫向套用。
在金融、供應鏈、SaaS、電商及石油天然氣等資料密集場景中，CRAFT 的部署已經證明能將數週 ETL 作業縮短至幾分鐘。這種生成力正在掀起企業生產力大革命。
Emergence AI 表示 CRAFT 已應用於金融、供應鏈、電商、SaaS 和石油天然氣等資料密集型場景。對這些行業而言，ROI 不只是秒級換算，而是成本、人力與速度的大躍進。
04｜AI 工廠再進化：Agent → Agent，層層分工協作
CRAFT 最大亮點之一是它能透過 agent 架構實現「Agent 建 Agent」（recursive agent）。當你輸入一段 prompt，CRAFT 會自動拆解任務，例如：
解析需求、拆成「擷取資料」、「清洗」、「整合」、「測試」四步；
自動生成四個 agent：分別負責各流程；
agent 彼此共享上下文與中間結果，自動協作完成管線建置。
你不需要寫 code，也不用叫工程師介入，它讓商務人員可像拼 Legos 一樣操作資料流程。
05｜高相容性設計：企業資料生態無縫串連
CRAFT 支援 GPT‑4o、GPT‑4.5、Claude 3.7 Sonnet 與 Llama 3.3 等主流 LLM，並能直接用 LangChain、Crew AI、Microsoft Autogen 等 agent 框架執行。這意味著：
你可將現有模型／架構導入
無需廢棄原本投資
加速落地與試點啟動
這種高度相容性，比起限定 vendor 的方案，對企業更具實際價值。
而CRAFT 強調架構符合企業標準，也具備以下三大保障：
高擴展、高容錯架構：系統可部署於 VPC、on‑prem 或 air‑gapped（隔離網域）環境，擁抱安全性與穩定性。
企業級資料存取與隱私控管：支援 SOC2、GDPR 合規與私有模型接入，企業掌握資料和模型自主權。
程式碼與流程的自動驗證與人工監控雙重保障：平台內建程式碼校驗、測試與監控，防止自動化流程失控。
06｜CRAFT 為企業帶來三大轉型契機
資料民主化：
商務人員、分析師，甚至非工程師人士，只要懂得用自然語言，就能構建資料流程，不需等工程師分配。這將大幅提升整體團隊的敏捷度與反應速度。多 agent 協作提升複雜度處理：
CRAFT 的 agent 架構讓工作流程動態分工、協作流程像群體分工，有效提升準確性、效率及維護性。可擴展平台化：
因為具備記憶、自動化與測試功能，企業能多次複用既有流程，打造標準化資料生產線，跨專案、不再重複造輪子。
07｜企業導入前注意重點
CRAFT 的強大也帶來挑戰，建議導入前注意以下重點：
Prompt 的設計與治理機制：
prompt 的設計將直接決定 agent 行為。建議設立「prompt 候選庫」，由資深工程師審核與不定期優化。Agent 行為監控與版本管理：
需要監控生成的 agent 流程，確保可回滾與檢查異常行為。測試與驗證機制落地：
雖然平台自動加入校驗程式，但你依然需要針對重要流程設計 SLA 等保護機制。跨部門協作與教育投資：
不只是技術問題，也需培訓業務使用者掌握 prompt 寫法與流程驗證，營造高信任的人機共創文化。
08｜落地實施啟動步驗
選定試點任務：選擇可具體度量效果、與業務相關的小型資料流程，例如「週報 ETL」。
prompt 候選庫 + 治理流程：建立 prompt 審核機制，和語言提升迭代的流程。
部署 agent 監控平台：記錄各步 agent 執行結果與輸出，提供回溯能力。
建立自動測試與 SLA：為流程設計 correctness、freshness、completeness 等指標。
跨部門教育訓練：對商業、分析、工程人員舉辦 prompt 工作坊，加快導入曲線。
結語：CRAFT 代表資料工程的下一個里程碑
CRAFT 將資料工程師手中繁雜工作模組化、流程化，讓企業從「待命工程」轉變為「資料快速應答」。它不僅是一款工具，而是一條能自動生產、管理、測試與續用的資料製造線。
未來幾年，我們有機會看到：
平台化包裝：內部搭建類似 CRAFT 的標準化資料平台
國際跨國團隊協同：云端執行讓多地團隊可以協作
供應鏈整合：針對製造業資料整合與 IoT 資料分析
Toolchain 模組化：將 CRAFT 整合至 ERPs、BI 工具中，進一步提升自動化。
在這趨勢下，CRAFT 有能力塑造新世代資料工程師：不再只寫 code，而成為 prompt 設計師、流程驗證師與 AI agent 管理者。
你若負責企業資料策略、數位轉型、或是商務智能，就是時候思考：要建立屬於自己的資料工廠，或繼續依賴傳統工程流程？CRAFT 提供了新的視角，也提供了最快速、最可複製的做法。
參考資料：https://venturebeat.com/ai/beyond-static-ai-mits-new-framework-lets-models-teach-themselves/
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