AGENTES DE IA
Los prototipos son fáciles. Los agentes de producción no.
Los modelos sofisticados por sí solos no hacen que los agentes sean fiables. El contexto lo hace. MongoDB le ofrece todo lo que necesita para hacerlo en una sola plataforma.
Por qué los agentes de producción se crean en MongoDB
Recuperación precisa en tiempo real
Ejecute búsquedas vectoriales, de texto completo e híbridas junto con recorridos de grafos en datos operativos en vivo, para que los agentes obtengan el contexto más relevante y actual en una sola query.
Agentes con memoria
Persista el historial de conversaciones, los resultados de las herramientas y el contexto aprendido como documentos junto con los datos operativos para que los agentes recuerden las interacciones pasadas, se adapten a lo largo del tiempo y se recuperen limpiamente de los reinicios.
Diseñado para escalar
Comience con una sola carga de trabajo y escale a flotas globales de agentes en la misma plataforma, con aislamiento de cargas de trabajo, elasticidad y resiliencia de misión crítica. El crecimiento nunca obligará a una reescritura desde cero ni a una migración.
Seguro por defecto
Los agentes heredan el cifrado, la gestión de identidades y accesos (IAM), el aislamiento de inquilinos y la auditoría de una plataforma ya probada en entornos regulados y de alta confianza, por lo que la seguridad, el cumplimiento y la aplicación de políticas están integrados.
Ejecute el modelo que elija en cualquier lugar
Utilice un modelo orientado a documentos, una API de query y una capa de seguridad coherentes en AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, on-premises y entornos air-gapped o soberanos, reduciendo el bloqueo a medida que evoluciona la estrategia de agentes.
Audite cada acción realizada con sus datos
Rastree cada query, llamada de herramienta y decisión hasta los datos subyacentes, con visibilidad de bajo cuya autoridad está actuando un agente para que pueda demostrar el cumplimiento, limitar el riesgo e investigar los problemas rápidamente.
Cada capacidad de recuperación que necesita un agente
Agentes en producción
Preguntas frecuentes
Mejores modelos y ventanas de contexto más amplias no resuelven el problema con el que los agentes realmente se encuentran en producción: las alucinaciones. Las alucinaciones no son una falla del modelo; son una falla de recuperación. Un modelo más inteligente seguirá alucinando si no puede acceder al subconjunto adecuado de datos actuales y confiables en el momento en que necesita actuar.
Por lo general, se trata de un problema de persistencia que se disfraza de problema de fiabilidad. El estado (lo que genera una sola ejecución) y la memoria (lo que un agente lleva entre ejecuciones) tienen ciclos de vida diferentes; tratarlos como uno solo conduce a informes de "falta de fiabilidad". Recuperarse limpiamente de una interrupción es un requisito fundamental para los agentes de producción, por lo que la memoria debe persistir de forma escalable y eficiente.
La memoria, la gobernanza, la evaluación y la orquestación no son funcionalidades acopladas a un motor de flujos de trabajo; son categorías de productos independientes. Compilarlo todo internamente es un gran compromiso de ingeniería. El enfoque práctico es compilar lo específico para la empresa y comprar las categorías de tecnología subyacentes.
Se trata de un problema de coordinación que aparece como una brecha en la seguridad. Sin un registro de herramientas compartido, cada nuevo agente que implemente genera un esfuerzo de ingeniería duplicado, una exposición de seguridad extra y un aumento de la deuda técnica. La solución es la visibilidad centralizada sobre qué herramientas existen, quién es el propietario y qué se ha revisado, no otra solución única por equipo.
No con la base de datos adecuada. La codificación basada en agentes es iterativa; los cambios pequeños no deben requerir que se detenga para escribir un script de migración. El modelo de documentos de MongoDB permite que el esquema se adapte al código, y no al revés. Lo mismo se aplica a toda la pila: una plataforma para transacciones, búsqueda, análisis y vectores evita la expansión que ralentiza a los agentes y a los humanos.
Start building agents with MongoDB Atlas
_Spot.svg)