Data for AI 的关键路径（七）：数据闭环
一、核心观点
闭环 ：Data → Knowledge → Action → Feedback，让数据基础设施成为“行为系统”
二、体系
| 层次 | 职责 | 关键技术/组件 | 关键指标 |
|---|---|---|---|
| Data | 采集‑清洗‑标准化‑持久化 | Kafka/Flink 流式事件、Kafka‑Schema‑Registry、Iceberg/Delta Lake、Feature Store | 流延迟、丢包率、数据新鲜度 |
| Knowledge | 表示‑学习‑推理（模型/知识图/规则） | 在线特征抽取、模型部署（TorchServe/Triton）、Ray RLlib、Neo4j/知识图谱 | 预测准确率、推理延迟、模型漂移率 |
| Action | 决策‑执行‑外部交互 | 事件驱动微服务、gRPC/GraphQL、K8s Operator、自动化执行器 | 决策响应时间、执行成功率、异常恢复率 |
| Feedback | 观测‑标注‑奖励‑写回 | 遥测收集（Prometheus/OTel）、强化学习奖励管线、Label Studio、Post‑Hoc 分析 | 奖励方差、噪声比、标签一致性 |
闭环的本质：数据不再是静态资产，而是驱动实时行为的输入；每一次执行产生的结果直接回流更新数据层，从而形成 continuous learning loop。
三、挑战
若不控制 反馈噪声、模型漂移、系统延迟，闭环将演化为 噪声放大器，导致业务失真。
数据基础设施必须具备 流式写入、特征同步、反馈写入、模型热更新 四大能力，方可称行为系统。
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