<p>盐湖城，犹他州——Domo 正在全力投入人工智能，超越其商业智能的根基，通过向其平台添加一系列新功能，使企业更容易使用其专有数据开发代理和其他人工智能应用程序。</p>
<p>在重新品牌其功能为 Domo 数据与人工智能产品平台，并称其为构建和 管理代理 的集中环境后，这家曾经的分析专家在周三推出了一个 AI 库，客户 可以在其中策划和管理 AI 应用程序，AI 代理构建器以便于开发对话代理，以及 AI 工具包，使客户能够结合数据源和 AI 工作流来定义代理的目的。</p>
<p>此外，Domo 还推出了 模型上下文协议 (MCP) 服务器，将供应商的 AI 工具包和代理与外部 AI 平台连接，包括大型语言模型，如 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude。</p>
<p>除了旨在支持 AI 开发的新功能外，Domo 还揭示了新平台功能，包括工作表，它以类似电子表格的方式与 Domo 环境中的数据进行交互，以及对其 语义层 的改进，以帮助使整个组织的数据保持一致，并便于 AI 和分析驱动的洞察生成。</p>
<p>这些新功能是在 Domo 每年一次的用户大会 Domopalooza 上推出的，考虑到它们建立在 Domo之前的 AI 能力 之上，如工作流自动化，因此对供应商的用户来说非常有价值，Michael Ni，Constellation Research 的分析师表示。</p>
<p>“代理和 MCP，加上宣布的语义集中化，旨在使他们的工作流和 AI 能力在整个企业中保持一致、受管控和可重用，” 他说。“对于客户而言，Domo 正在兑现减少数据、工作流和 AI 之间碎片化的承诺；更多决策在系统内部发生；以及从数据产品到推动操作行动的路径。”</p>
<p>Domo 总部位于犹他州美国福克，作为一家分析供应商，Domo 与 Qlik 和 ThoughtSpot 等竞争对手一起，已超越其历史关注点，增加了使客户能够开发和部署代理及其他 AI 应用程序的能力。今年一月，该供应商 推出了 App Catalyst，这是 Domo AI 和数据产品平台中的一个工具，允许开发人员在构建由 Domo 数据提供的专业代码工具时使用自然语言提示。</p>
<h2>对前沿技术的承诺</h2>
<p>三年多前，在 OpenAI 于 2022 年 11 月推出 ChatGPT 标志着生成性人工智能（GenAI）技术的重大进步，并引发了对 AI 开发的持续兴趣之前，Domo 主要专注于使客户能够开发和嵌入传统数据产品，如仪表板和报告。</p>
<blockquote>
<p>代理和 MCP，加上宣布的语义集中化，旨在使他们的工作流和 AI 能力在整个企业中保持一致、受管控和可重用。对于客户而言，Domo 正在兑现减少数据、工作流和 AI 之间碎片化的承诺。<strong>Michael Ni</strong> 分析师，Constellation Research</p>
</blockquote>
<p>到 2023 年中，Domo 已将 生成性 AI 作为其平台的重点，并在 2025 年发展为包括代理 AI。</p>
<p>Domo 的 AI 和数据产品平台的最新补充旨在更好地使客户能够将其 AI 计划落地，因为尽管过去几年对 AI 开发的关注加大，但大多数 AI 项目 从未投入生产。由于 AI 项目的失败率如此之高，包括 Databricks、MongoDB、Snowflake 和 ThoughtSpot 在内的供应商都在 2026 年推出了新功能，专门旨在帮助客户 更成功地 开发代理和其他 AI 工具。</p>
<p>Domo 也在其最新的 AI 和数据产品平台功能中做到了这一点，这些功能填补了企业系统中可信数据与 AI 模型中的智能之间的差距，因此对 Domo 用户来说非常有价值，TreeHive Strategy 的创始人兼首席 Donald Farmer 表示。</p>
<p>“大多数尝试过 AI 助手的组织都遇到了这个 [问题]——模型是有能力的，但它正在处理过时的、未经验证的数据或信息，这些数据或信息绕过了组织花费多年建立的访问控制，” 他说。“Domo 希望在其自身生态系统内缩小这一差距。”</p>
<p>Domo 的 AI 和数据产品平台的具体新功能包括以下内容：</p>
<ul>
<li>Domo AI 库，这是平台内的一个集中中心，用户可以在此策划和管理他们的 AI 工具。</li>
<li>AI 代理构建器，这是一个用于开发对话代理和针对特定任务（如 客户服务 或供应链管理）定制的代理工作流的框架。</li>
<li>AI 工具包，这些框架使用户能够定义代理如何调用外部工具以获取信息、访问专有数据并进行工作流，从而使代理能够承担帮助工人并减轻他们某些以前手动任务的角色。</li>
<li>一个 MCP 服务器，以安全的方式将 AI 工具包和代理与 AI 模型连接，以便开发人员在构建新应用程序时无需每次都配置连接。</li>
</ul>
<p>Domo 平台的其他新功能并非专门设计用于帮助客户构建代理和其他 AI 应用程序，包括工作表、用于简化生成格式化执行报告的 PDF 报告生成器、数据模型以便用户可以 定义数据集之间的语义关系 以及内联图表编辑器，使用户能够直接在仪表板上编辑可视化内容。</p>
<p>根据 Ni 的说法，MCP 服务器使代理能够访问提供适当上下文的数据，可能是新功能中最重要的。</p>
<p>与此同时，Ni 继续表示，通过添加新功能，Domo 提供了比一些传统 BI 竞争对手更先进的代理 AI 开发能力。然而，与更广泛的 数据平台供应商 相比，Domo 的 AI 能力并没有明显差异。</p>
<p>&#34;与传统 BI 供应商相比，Domo 一直走在前面……但他们并没有设定更广泛的市场议程，&#34;他说。&#34;随着市场向 AI 驱动的执行转变，Domo 早已具备了一些基础。现在的问题是，Domo 是否会演变为一个真正的控制层，还是在不断发展的数据和 AI 堆栈中保持补充能力。&#34;</p>
<p>Farmer 同样将 MCP 服务器 视为 Domo 新平台功能中最有价值的。</p>
<p>&#34;MCP 服务器使 Domo 成为用户或组织所偏好的任何 AI 助手的数据和工作流提供者，&#34;他说。&#34;对于用户来说，这意味着他们可以在自己偏好的 AI 助手中与 Domo 数据互动并触发 Domo 工作流，而无需浏览 Domo 自己的界面。&#34;</p>
<p>关于 Domo 的竞争地位，Farmer 补充说，&#34;情况是复杂的。&#34;他指出，尽管存在一些财务困难，但该供应商的&#34;技术非常出色，技术战略也很合理。&#34;</p>
<p>Domo 的首席执行官 Josh James 在供应商的年度 Domopalooza 用户大会上发表主题演讲。</p>
<h2>展望未来</h2>
<p>在推出最新一系列 AI 和数据产品平台功能后，Domo 应专注于使现有工具更易于客户操作，Ni 表示。</p>
<p>他指出，增加更多功能是明智的。但同样重要的是确保这些功能能够带来 切实的结果。</p>
<p>&#34;下一步是将数据、工作流和代理打包成可重复的解决方案，以提供可衡量的结果，&#34;Ni 说。</p>
<p>与此同时，Farmer 建议 Domo 增加治理能力，以解决 多代理系统 的问题，而不是单个代理。</p>
<p>&#34;他们应该关注多代理系统中出现的故障问题，&#34;他说。&#34;单个代理可能在各自的范围内表现正确，但两个各自理性的代理可能会产生全球性损害的结果，因为它们都无法看到对方的决策循环。&#34;</p>
<p><em>Eric Avidon 是 Informa TechTarget 的高级新闻撰稿人，拥有超过三十年的经验。他报道分析和数据管理。</em></p>

DOMO

<p>Domo 正在通过其数据和 AI 产品平台增强 AI 能力，旨在帮助企业利用专有数据开发 AI 应用。主要新增功能包括用于管理 AI 工具的 Domo AI 库、用于创建对话代理的 AI 代理构建器，以及用于整合数据源的 AI 工具包。模型上下文协议（MCP）服务器将 Domo 的工具与外部 AI 平台连接。这些在 Domopalooza 上公布的更新，重点在于减少数据碎片化和改善 AI 项目的实施，解决 AI 项目实施中的常见挑战</p>

<p>SALT LAKE CITY, Utah -- Domo is diving headlong into AI, going well beyond its business intelligence roots by adding a series of new capabilities to its platform aimed at making it easier for enterprises to develop agents and other AI applications using their proprietary data.</p>
<div class="lb-trans"><p>盐湖城，犹他州——Domo 正在全力投入人工智能，超越其商业智能的根基，通过向其平台添加一系列新功能，使企业更容易使用其专有数据开发代理和其他人工智能应用程序。</p>
</div><p>After rebranding its capabilities the Domo Data and AI Products Platform and calling it a centralized environment for building and managing agents, the one-time analytics specialist on Wednesday unveiled an AI Library where customers can curate and manage AI applications, AI Agent Builder to enable easy development of conversational agents, and AI Toolkits so that customers can combine data sources and AI workflows to define an agent's purpose.</p>
<div class="lb-trans"><p>在重新品牌其功能为 Domo 数据与人工智能产品平台，并称其为构建和 管理代理 的集中环境后，这家曾经的分析专家在周三推出了一个 AI 库，客户 可以在其中策划和管理 AI 应用程序，AI 代理构建器以便于开发对话代理，以及 AI 工具包，使客户能够结合数据源和 AI 工作流来定义代理的目的。</p>
</div><p>In addition, Domo introduced its Model Context Protocol (MCP) Server to connects the vendor's AI Toolkits and agents with external AI platforms including large language models such as OpenAI's ChatGPT, Gemini from Google and Anthropic's Claude.</p>
<div class="lb-trans"><p>此外，Domo 还推出了 模型上下文协议 (MCP) 服务器，将供应商的 AI 工具包和代理与外部 AI 平台连接，包括大型语言模型，如 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude。</p>
</div><p>Beyond new capabilities aimed at enabling AI development, Domo also revealed new platform features including Worksheets, which has a spreadsheet-like manner of interacting with data with the Domo environment, and improvements to its semantic layer to help make data consistent across entire organizations and easy to discover for AI and analytics-driven insight generation.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了旨在支持 AI 开发的新功能外，Domo 还揭示了新平台功能，包括工作表，它以类似电子表格的方式与 Domo 环境中的数据进行交互，以及对其 语义层 的改进，以帮助使整个组织的数据保持一致，并便于 AI 和分析驱动的洞察生成。</p>
</div><p>The new capabilities were introduced during Domopalooza, Domo's annual user conference in Salt Lake City, and are valuable for the vendor's users given that they build on Domo's previous AI capabilities such as workflow automation, according to Michael Ni, an analyst at Constellation Research.</p>
<div class="lb-trans"><p>这些新功能是在 Domo 每年一次的用户大会 Domopalooza 上推出的，考虑到它们建立在 Domo之前的 AI 能力 之上，如工作流自动化，因此对供应商的用户来说非常有价值，Michael Ni，Constellation Research 的分析师表示。</p>
</div><p>&#34;Agents and MCP, coupled with announced centralization of semantics, are about making their workflow and AI capabilities consistent, governed and reusable across the enterprise,&#34; he said. &#34;For customers, Domo is delivering on the promise of less fragmentation across data, workflows and AI; more decisions happening inside the system; and a path from data products to driving operational actions.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“代理和 MCP，加上宣布的语义集中化，旨在使他们的工作流和 AI 能力在整个企业中保持一致、受管控和可重用，” 他说。“对于客户而言，Domo 正在兑现减少数据、工作流和 AI 之间碎片化的承诺；更多决策在系统内部发生；以及从数据产品到推动操作行动的路径。”</p>
</div><p>Based in American Fork, Utah, Domo is an analytics vendor that, along with competitors such as Qlik and ThoughtSpot, has expanded beyond its historic focus to add capabilities that enable customers to develop and deploy agents and other AI applications. In January, the vendor launched App Catalyst, a tool within the Domo AI and Data Products Platform that allows developers to use natural language prompts in conjunction when building pro-code tools fed by Domo data.</p>
<div class="lb-trans"><p>Domo 总部位于犹他州美国福克，作为一家分析供应商，Domo 与 Qlik 和 ThoughtSpot 等竞争对手一起，已超越其历史关注点，增加了使客户能够开发和部署代理及其他 AI 应用程序的能力。今年一月，该供应商 推出了 App Catalyst，这是 Domo AI 和数据产品平台中的一个工具，允许开发人员在构建由 Domo 数据提供的专业代码工具时使用自然语言提示。</p>
</div><h2>Commitment to the cutting edge</h2>
<div class="lb-trans"><h2>对前沿技术的承诺</h2>
</div><p>A bit more than three years ago, before OpenAI's November 2022 launch of ChatGPT marked significant improvement in generative AI (GenAI) technology and sparked surging interest in AI development that continues to grow, Domo was largely focused on enabling customer to develop and embed traditional data products such as dashboards and reports.</p>
<div class="lb-trans"><p>三年多前，在 OpenAI 于 2022 年 11 月推出 ChatGPT 标志着生成性人工智能（GenAI）技术的重大进步，并引发了对 AI 开发的持续兴趣之前，Domo 主要专注于使客户能够开发和嵌入传统数据产品，如仪表板和报告。</p>
</div><blockquote>
<p>Agents and MCP, coupled with announced centralization of semantics, are about making their workflow and AI capabilities consistent, governed and reusable across the enterprise. For customers, Domo is delivering on the promise of less fragmentation across data, workflows and AI. <strong>Michael Ni</strong> Analyst, Constellation Research</p>
</blockquote>
<div class="lb-trans"><blockquote>
<p>代理和 MCP，加上宣布的语义集中化，旨在使他们的工作流和 AI 能力在整个企业中保持一致、受管控和可重用。对于客户而言，Domo 正在兑现减少数据、工作流和 AI 之间碎片化的承诺。<strong>Michael Ni</strong> 分析师，Constellation Research</p>
</blockquote>
</div><p>By mid-2023, Domo had made GenAI a focal point of its platform, and that evolved in 2025 to include agentic AI.</p>
<div class="lb-trans"><p>到 2023 年中，Domo 已将 生成性 AI 作为其平台的重点，并在 2025 年发展为包括代理 AI。</p>
</div><p>The latest additions to Domo's AI and Data Products Platform are designed to better enable customers to operationalize their AI initiatives because, despite heightened focus on AI development over the past few years, the majority of all AI projects never make it into production. With the failure rate of AI projects so high, vendors including Databricks, MongoDB, Snowflake and ThoughtSpot have all introduced new capabilities in 2026 specifically aimed at helping customers more successfully develop agents and other AI tools.</p>
<div class="lb-trans"><p>Domo 的 AI 和数据产品平台的最新补充旨在更好地使客户能够将其 AI 计划落地，因为尽管过去几年对 AI 开发的关注加大，但大多数 AI 项目 从未投入生产。由于 AI 项目的失败率如此之高，包括 Databricks、MongoDB、Snowflake 和 ThoughtSpot 在内的供应商都在 2026 年推出了新功能，专门旨在帮助客户 更成功地 开发代理和其他 AI 工具。</p>
</div><p>Domo is doing the same with its latest AI and Data Products Platform capabilities which, given that they address the gap between trusted data in enterprise systems and intelligence in AI models, are valuable for Domo users, according to Donald Farmer, founder and principal of TreeHive Strategy.</p>
<div class="lb-trans"><p>Domo 也在其最新的 AI 和数据产品平台功能中做到了这一点，这些功能填补了企业系统中可信数据与 AI 模型中的智能之间的差距，因此对 Domo 用户来说非常有价值，TreeHive Strategy 的创始人兼首席 Donald Farmer 表示。</p>
</div><p>&#34;Most organizations that have experimented with AI assistants have run into this [problem] -- the model is capable, but it is working with stale, unverified data or information that bypasses the access controls the organization spent years building,&#34; he said. &#34;Domo wants to close that gap, at least within its own ecosystem.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“大多数尝试过 AI 助手的组织都遇到了这个 [问题]——模型是有能力的，但它正在处理过时的、未经验证的数据或信息，这些数据或信息绕过了组织花费多年建立的访问控制，” 他说。“Domo 希望在其自身生态系统内缩小这一差距。”</p>
</div><p>Specific new features of Domo's AI and Data Products Platform include the following:</p>
<div class="lb-trans"><p>Domo 的 AI 和数据产品平台的具体新功能包括以下内容：</p>
</div><ul>
<li>The Domo AI Library, a centralized hub within the platform where users can curate and manage their AI tools.</li>
<li>AI Agent Builder, a framework for developing conversational agents and agentic workflows tailored to specific tasks such as customer service or supply chain management.</li>
<li>AI Toolkits, frameworks that enable users to define how agents call on external tools for information, access proprietary data and conduct workflows so that agents can take on roles that assist workers and relieve them of certain previously manual tasks.</li>
<li>An MCP server to securely connect AI Toolkits and agents with AI models in a repeatable manner so developers don't have to configure connections each time they build a new application.</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>Domo AI 库，这是平台内的一个集中中心，用户可以在此策划和管理他们的 AI 工具。</li>
<li>AI 代理构建器，这是一个用于开发对话代理和针对特定任务（如 客户服务 或供应链管理）定制的代理工作流的框架。</li>
<li>AI 工具包，这些框架使用户能够定义代理如何调用外部工具以获取信息、访问专有数据并进行工作流，从而使代理能够承担帮助工人并减轻他们某些以前手动任务的角色。</li>
<li>一个 MCP 服务器，以安全的方式将 AI 工具包和代理与 AI 模型连接，以便开发人员在构建新应用程序时无需每次都配置连接。</li>
</ul>
</div><p>Additional new Domo platform features not specifically designed to help customers build agents and other AI applications include Worksheets, Report Builder for PDF to simplify producing formatted executive reports, Data Models so users can define semantic relationships between datasets and Inline Chart Editor to enable users to edit visualizations directly on their dashboards.</p>
<div class="lb-trans"><p>Domo 平台的其他新功能并非专门设计用于帮助客户构建代理和其他 AI 应用程序，包括工作表、用于简化生成格式化执行报告的 PDF 报告生成器、数据模型以便用户可以 定义数据集之间的语义关系 以及内联图表编辑器，使用户能够直接在仪表板上编辑可视化内容。</p>
</div><p>The MCP server, which enables agents to access the data that gives them proper context, is perhaps the most significant of the new features, according to Ni.</p>
<div class="lb-trans"><p>根据 Ni 的说法，MCP 服务器使代理能够访问提供适当上下文的数据，可能是新功能中最重要的。</p>
</div><p>Meanwhile, by adding the new features, Domo is providing more advanced agentic AI development capabilities than some of its traditional BI competitors, Ni continued. However, compared to broader data platform vendors, Domo's AI capabilities are not differentiated.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，Ni 继续表示，通过添加新功能，Domo 提供了比一些传统 BI 竞争对手更先进的代理 AI 开发能力。然而，与更广泛的 数据平台供应商 相比，Domo 的 AI 能力并没有明显差异。</p>
</div><p>&#34;Domo has been early … compared to traditional BI vendors, but they're not setting the broader market agenda,&#34; he said. &#34;As the market shifts toward AI-driven execution, Domo has long had pieces in place. The question now is whether Domo evolves into a true control layer or remains a complementary capability within the evolving data and AI stack.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;与传统 BI 供应商相比，Domo 一直走在前面……但他们并没有设定更广泛的市场议程，&#34;他说。&#34;随着市场向 AI 驱动的执行转变，Domo 早已具备了一些基础。现在的问题是，Domo 是否会演变为一个真正的控制层，还是在不断发展的数据和 AI 堆栈中保持补充能力。&#34;</p>
</div><p>Farmer likewise named the MCP server as the most valuable of Domo's new platform capabilities.</p>
<div class="lb-trans"><p>Farmer 同样将 MCP 服务器 视为 Domo 新平台功能中最有价值的。</p>
</div><p>&#34;The MCP Server turns Domo into a data and workflow provider for whatever AI assistant the user or organization already prefers,&#34; he said. &#34;For users, it means they can interact with Domo data and trigger Domo workflows from within their preferred AI assistant, without navigating Domo's own interface.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;MCP 服务器使 Domo 成为用户或组织所偏好的任何 AI 助手的数据和工作流提供者，&#34;他说。&#34;对于用户来说，这意味着他们可以在自己偏好的 AI 助手中与 Domo 数据互动并触发 Domo 工作流，而无需浏览 Domo 自己的界面。&#34;</p>
</div><p>Regarding Domo's competitive standing, Farmer added that &#34;the picture is mixed.&#34; He noted that while there are some financial struggles, the vendor's &#34;technology is excellent and the technical strategy sound.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>关于 Domo 的竞争地位，Farmer 补充说，&#34;情况是复杂的。&#34;他指出，尽管存在一些财务困难，但该供应商的&#34;技术非常出色，技术战略也很合理。&#34;</p>
</div><p>Josh James, CEO of Domo, delivers the keynote address during the vendor's annual Domopalooza user conference.</p>
<div class="lb-trans"><p>Domo 的首席执行官 Josh James 在供应商的年度 Domopalooza 用户大会上发表主题演讲。</p>
</div><h2>Looking ahead</h2>
<div class="lb-trans"><h2>展望未来</h2>
</div><p>After introducing its latest swath of AI and Data Products Platform capabilities, Domo should focus on making its existing tools easier for customers to operationalize, according to Ni.</p>
<div class="lb-trans"><p>在推出最新一系列 AI 和数据产品平台功能后，Domo 应专注于使现有工具更易于客户操作，Ni 表示。</p>
</div><p>Adding more functionality is wise, he noted. But it's also important to ensure that such functionality leads to tangible results.</p>
<div class="lb-trans"><p>他指出，增加更多功能是明智的。但同样重要的是确保这些功能能够带来 切实的结果。</p>
</div><p>&#34;The next step is packaging data, workflows and agents into repeatable solutions that deliver measurable outcomes,&#34; Ni said.</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;下一步是将数据、工作流和代理打包成可重复的解决方案，以提供可衡量的结果，&#34;Ni 说。</p>
</div><p>Farmer, meanwhile, suggested that Domo add governance capabilities that address multi-agent systems rather than individual agents.</p>
<div class="lb-trans"><p>与此同时，Farmer 建议 Domo 增加治理能力，以解决 多代理系统 的问题，而不是单个代理。</p>
</div><p>&#34;They should look at the problem of emergent failures in multi-agent systems,&#34; he said. &#34;Individual agents may each behave correctly within their own scope, but two agents, each locally rational, may produce a globally damaging outcome because neither had visibility into the other's decision loop.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>&#34;他们应该关注多代理系统中出现的故障问题，&#34;他说。&#34;单个代理可能在各自的范围内表现正确，但两个各自理性的代理可能会产生全球性损害的结果，因为它们都无法看到对方的决策循环。&#34;</p>
</div><p><em>Eric Avidon is a senior news writer for Informa TechTarget and a journalist with more than three decades of experience. He covers analytics and data management.</em></p>
<div class="lb-trans"><p><em>Eric Avidon 是 Informa TechTarget 的高级新闻撰稿人，拥有超过三十年的经验。他报道分析和数据管理。</em></p>
</div>

Domo 通过最新的平台新增功能加倍押注人工智能