ÖFFENTLICHE VORSCHAU
Atlas Agent Engine
Mit der Atlas Agent Engine können Sie Agenten in der Produktion erstellen, implementieren und steuern. Ein Fundament für Ausführung, Speicher und Governance.
Für Agenten in der Produktion entwickelt
Langzeitgedächtnis, integriert
Agenten, die genau da weitermachen, wo Sie aufgehört habenSemantischer, episodischer, taxonomischer und prozeduraler Speicher werden nativ verwaltet, sodass die Agenten im Laufe der Zeit präziser werden und weniger Token verbrauchen.
Datenabfrage mit Voyage AI
Präzision für UnternehmensdatenNutzen Sie die erstplatzierten Embedding- und Reranking-Modelle auf RTEB für eine intelligente und performante Suche.
Echte Identität bei jeder Aktion
Geringste Privilegien bei jedem Tool-AufrufJeder Tool-Aufruf wird als echte Benutzer- oder Agentenidentität in einer isolierten Sandbox ausgeführt.
Ihr Team, Ihre Richtlinien
Leitplanken, die nicht ausgeschaltet werden könnenRichtlinien werden von der Organisationsebene kaskadiert und können nicht weiter unten überschrieben werden. Leiten Sie riskante Aktionen an eine menschliche Genehmigung weiter und kontrollieren Sie die Kosten ohne Code.
Auditieren Sie, was die Agenten getan haben und warum
Jeder Durchlauf nachverfolgt, nichts zu instrumentierenDie Laufzeitumgebung verfolgt jeden Modellaufruf, Toolaufruf und Speicherzugriff, sodass die Rekonstruktion dessen, was ein Agent getan hat und warum, nur Sekunden statt Wochen dauert.
Bewusster Verzicht auf eine Anbieterbindung
Kursänderung durch eine KonfigurationsänderungDie Atlas Agent Engine ist über Modelle und Frameworks hinweg neutral und basiert auf offenen Standards wie MCP und A2A. Ein späterer Wechsel erfordert lediglich eine Konfigurationsänderung und keine vollständige Neuentwicklung.
Preise für die öffentliche Vorschau
Zahlen Sie nach Verbrauch
Mit verbrauchsbasierten Laufzeitpreisen zahlen Sie nur für die Agent-Ausführung, die Sie tatsächlich nutzen – nicht mehr.
Nutzen Sie, was Sie brauchen
Nutzen Sie Speicher und Governance unabhängig oder gemeinsam mit der Runtime. Sie zahlen für die Ebenen, die Sie nutzen, für die Modelle und Frameworks, die Sie bereits haben.
Skalieren Sie mit Ihrem Wachstum
Erweitern Sie Ihre Agentenanzahl von einem auf Tausende auf derselben skalierbaren Grundlage – mit Kosten, die sich nach dem tatsächlichen Arbeitsaufwand Ihrer Agenten richten.
Laufzeit
Von Agenten für die Ausführung von Anfragen aufgewendete Zeit0,04 $ pro 1000 Sekunden pro vCPU
Speicherplatz
Docs an das Langzeitgedächtnis gesendet0,25 $ pro 1000 gespeicherte Docs im Langzeitgedächtnis
Speicherabruf
Aus dem Speicher abgerufene Docs0,50 $ pro 1000 abgerufene Memory-Docs
FAQ
MongoDB Atlas Agent Engine ist eine Agentenplattform, die auf Atlas aufbaut und es Unternehmen ermöglicht, KI-Agenten in der Produktion auf der Grundlage ihrer operativen Echtzeitdaten zu entwickeln, bereitzustellen und zu steuern – mit Speicher-, Abruf- und Governance-Funktionen, die in die Plattform integriert sind, anstatt sie aus Einzellösungen zusammenzusetzen.
Atlas ist die Datenplattform, auf der Ihre Echtzeitdaten, Suche und Vektoren zu Hause sind. Atlas Agent Engine ist die Agentenschicht auf dieser Grundlage, die dasselbe Dokumentmodell sowie dieselben Such- und Vektorfunktionen nutzt, um Agenten den Kontext und Status zu bieten, den sie benötigen, um in Produktionsumgebungen zu agieren.
Nein. Atlas Agent Engine verwendet MongoDB Atlas als native Plattformgrundlage, ist aber nicht auf Daten beschränkt, die in einer Atlas-Datenbank gespeichert sind. Es kann auf Daten dort zugreifen, wo sie bereits vorhanden sind, einschließlich Quellen wie Salesforce, Oracle, Snowflake, S3, SharePoint und internen Systemen, ohne dass eine Umstellung erforderlich ist. Atlas bietet die einheitliche Grundlage für Agentengedächtnis, -abruf, -status und -governance, während Ihre Agenten systemübergreifend auf die benötigten Kontexte zugreifen können.
Viele frühe Agenten basieren auf instabilen Stacks – separaten Vektorspeichern, Caches und benutzerdefinierten Pipelines –, was ihre Skalierung, Verwaltung und sogar ihre Überprüfung erschwert. Die Atlas Agent Engine vereint diese Systeme auf einer einzigen Plattform: eine einzige Steuerungsebene, einheitlicher Speicher und Datenabruf sowie Isolation pro Aufruf. So können Sie den Schritt von beeindruckenden Demos zu zuverlässigen, prüfungsreifen Produktionssystemen vollziehen.
Die Atlas Agent Engine ist so konzipiert, dass sie offen und flexibel ist: Sie funktioniert mit jedem LLM oder Framework und verwendet offene Standards wie das Model Context Protocol (MCP) für Tools, A2A für die Delegation von Agent zu Agent und OpenTelemetry für Traces. So kann sie in den KI-Stack integriert werden, den Sie bereits heute betreiben, und sich an dessen Entwicklung anpassen.
Die Atlas Agent Engine wendet vor jedem Tool-Aufruf das Prinzip der geringsten Berechtigungen an, führt jeden Aufruf in einer isolierten Sandbox aus und protokolliert jede Aktion zusammen mit der Identität der Person, die sie autorisiert hat. Audit-Maßnahmen, Kostenkontrollen und Schutzmechanismen werden einmalig auf Organisationsebene festgelegt und automatisch durchgesetzt, ohne dass sie systemübergreifend zusammengeflickt werden müssen.
Anstatt dass Agenten jedes Gespräch bei null beginnen, bietet die Atlas Agent Engine einen Speicher auf Plattformebene – semantisch, taxonomisch, episodisch und prozedural –, der durch Atlas Search und Vektoren gestützt wird, sodass Agenten präzise, aktuelle Kontextinformationen abrufen, schneller antworten und dabei viel weniger Token verbrauchen.
Bringen Sie Ihre nächste Generation von Agenten in die Produktion
- Verwalten Sie jeden Agenten zentral
- Erben von Speicher und Abruf
- Durchsetzen der kleinsten Berechtigung durch Design
- Nachweis von Isolation und Prüfbarkeit
- Flexibel bleiben bei Frameworks und Large Language Models