AGENTS IA
Les prototypes sont faciles. Pas les agents en production.
Les modèles sophistiqués ne suffisent pas à rendre les agents fiables. Le contexte, oui. MongoDB vous offre tout ce dont vous avez besoin sur une seule plateforme.
Pourquoi les agents de production sont développés sur MongoDB
Recherche précise, en temps réel
Exécutez des recherches vectorielles, en texte intégral et hybrides ainsi que des parcours de graphiques sur des données opérationnelles en direct, afin que les agents obtiennent le contexte le plus pertinent et le plus actuel en une seule requête.
Des agents qui se souviennent
Enregistrez l’historique des conversations, les résultats des outils et le contexte appris en tant que documents aux côtés de vos données opérationnelles, afin que les agents se souviennent des interactions passées, s’adaptent au fil du temps et se rétablissent correctement après les redémarrages.
Conçu pour l’évolutivité
Commencez avec une charge de travail unique et passez à des flottes d’agents mondiales sur la même plate-forme, avec une isolation des charges de travail, une élasticité et une résilience critique. La croissance n’imposera jamais de réécriture ou de migration complètes.
Sécurisé par défaut
Les agents héritent du chiffrement, de la gestion des identités et des accès (IAM), de l’isolation des locataires et de l’audit d’une plateforme qui a déjà fait ses preuves dans des environnements réglementés et à haute confiance. Ainsi, la sécurité, la conformité et l’application des politiques sont intégrées.
Exécutez le modèle de votre choix en tout lieu
Utilisez un modèle de document, une API de requête et une couche de sécurité cohérents sur AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, sur site et dans des environnements isolés ou souverains, réduisant ainsi le verrouillage à mesure que votre stratégie d’agent évolue.
Auditez toutes les actions effectuées sur vos données
Tracez chaque Requête, appel d’outil et décision jusqu’aux données sous-jacentes, avec une visibilité sur l’autorité pour le compte de laquelle un agent agit afin que vous puissiez prouver la conformité, limiter les risques et enquêter rapidement sur les problèmes.
Toutes les capacités de récupération dont un agent a besoin
Agents en production
FAQ
De meilleurs modèles et des fenêtres de contexte plus longues ne résolvent pas le problème auquel les agents sont réellement confrontés en production : les hallucinations. Les hallucinations ne sont pas une défaillance du modèle : elles sont une défaillance de la récupération. Un modèle intelligent a toujours des hallucinations s’il ne peut pas accéder au sous-ensemble adéquat de données actuelles et fiables au moment où il doit agir.
Il s’agit généralement d’un problème de persistance qui se fait passer pour un problème de fiabilité. L’état (ce qu’une seule exécution produit) et la mémoire (ce qu’un agent transporte entre les exécutions) ont des cycles de vie différents : les traiter comme un seul conduit à des rapports de « manque de fiabilité ». Une récupération propre à partir d’une interruption est une exigence de base pour les agents de production, de sorte que la mémoire doit persister de manière évolutive et performante.
La mémoire, la gouvernance, l’évaluation et l’orchestration ne sont pas des fonctionnalités ajoutées à un moteur de workflow, ce sont des catégories de produits distinctes. La construction de l'ensemble de ces éléments en interne constitue un engagement d'ingénierie majeur. L'approche pratique consiste à construire ce qui est spécifique à l'entreprise et à acheter les catégories technologiques qui le sous-tendent.
C’est un problème de coordination qui se manifeste sous la forme d’une faille de sécurité. Sans un registre d'outils partagé, chaque nouvel agent que vous déployez entraîne des efforts d'ingénierie en double, une exposition accrue à la sécurité et une dette technique supplémentaire. La solution est une visibilité centralisée sur les outils existants, qui les détient et ce qui a été examiné, et non une nouvelle solution ponctuelle par équipe.
Pas si vous avez la bonne base de données. Le codage agentique est itératif : les petites modifications ne doivent pas nécessiter de s’arrêter pour écrire un script de migration. Le modèle documentaire de MongoDB permet au schéma de s’adapter au code, et non l’inverse. Il en va de même pour l’ensemble de la pile : une plate-forme unique pour les transactions, la recherche, l’analyse et les vecteurs permet d’éviter la prolifération qui ralentit les agents et les humains.
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