Presentation: Architecting the Data Layer for AI Agents: From Transactional Systems to MCP and Semantic Models

AI 에이전트를 위한 데이터 레이어 아키텍처에 대한 발표.

Fabiane Nardon은 TOTVS가 AI 에이전트를 위한 기업 데이터를 준비하는 방법에 대해 공유합니다. 발표에서는 결정론적 로직과 비결정론적 LLM을 균형 있게 적용하며_PRECISION_, _SECURITY_, _COST_ 간의 조화를 다루고 있습니다. 데이터 메쉬, 저지연 데이터베이스 아키텍처, 시맨틱 온톨로지, 동적 MCP 도구 선택 등을 활용하여 맥락 창을 최적화하고 트랜잭션 시스템의 토큰 오버헤드를 줄이는 방법도 설명합니다.

Presentation on architecture for AI agents' data layer.

Fabiane Nardon discusses how TOTVS prepares enterprise data for token-hungry AI agents. She addresses the balance between deterministic logic and non-deterministic LLMs concerning precision, security, and cost. Nardon details the use of data mesh, low-latency database architectures, semantic ontologies, and dynamic MCP tool selection to optimize context windows and reduce token overhead in transactional systems.