KI-AGENTEN
Prototypen sind einfach. Produktionsagenten nicht.
Allein ausgefeilte Modelle machen Agenten nicht zuverlässig. Der Kontext ist es. MongoDB bietet Ihnen alles, was Sie dafür benötigen, auf einer einzigen Plattform.
Warum Produktionsagenten auf MongoDB basieren
Echtzeit- und genaue Abfrage
Führen Sie Vektor-, Volltext- und Hybridsuchen parallel zu Graphtraversierungen auf Live-Betriebsdaten durch, damit Agenten mit einer einzigen Abfrage den relevantesten und aktuellsten Kontext erhalten.
Agents, die sich Dinge merken
Speichern Sie Konversationsverläufe, Tool-Ergebnisse und erlernten Kontext als Dokumente zusammen mit Ihren operativen Daten, damit Agenten sich an vergangene Interaktionen erinnern, sich im Laufe der Zeit anpassen und nach Neustarts sauber wiederhergestellt werden können.
Auf Skalierbarkeit ausgelegt
Beginnen Sie mit einem einzigen Workload und skalieren Sie auf globale Agenten-Flotten auf derselben Plattform, mit Workload-Isolation, Elastizität und unternehmenskritischer Ausfallsicherheit. Wachstum erzwingt niemals eine komplette Neuschreibung oder Migration.
Standardmäßig sicher
Agenten erben Verschlüsselung, IAM, Mandantenisolation (Tenant Isolation) und Prüfung von einer Plattform, die sich bereits in Umgebungen mit hohem Vertrauensaufkommen und Regulierung bewährt hat, sodass Sicherheit, Compliance und Richtliniendurchsetzung bereits integriert sind.
Führen Sie das Modell Ihrer Wahl überall aus
Nutzen Sie ein einheitliches Dokumentmodell, eine einheitliche Abfrage-API und Sicherheitsebene über AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, On-Premises sowie Air-Gapped- oder souveräne Umgebungen hinweg, um den Lock-in bei der Weiterentwicklung Ihrer Agentenstrategie zu reduzieren.
Überwachen Sie jede Aktion, die an Ihren Daten durchgeführt wird
Verfolgen Sie jede Abfrage, jeden Tool-Aufruf und jede Entscheidung bis zu den zugrunde liegenden Daten zurück und erhalten Sie Transparenz darüber, unter wessen Befugnis ein Agent handelt, damit Sie die Compliance nachweisen, Risiken eindämmen und Probleme schnell untersuchen können.
Jede Abruffunktion, die ein Agent benötigt
Agenten in der Produktion
FAQ
Bessere Modelle und längere Kontextfenster lösen nicht das Problem, auf das Agenten im Produktionseinsatz tatsächlich stoßen: Halluzinationen. Halluzinationen sind kein Modellversagen, sie sind ein Abrufversagen. Ein intelligenteres Modell halluziniert immer noch, wenn es nicht auf die richtige Teilmenge aktueller, vertrauenswürdiger Daten zugreifen kann, wenn es handeln muss.
Das ist normalerweise ein Persistenzproblem, das als Zuverlässigkeitsproblem getarnt ist. Der Zustand (was ein einzelner Lauf produziert) und der Speicher (was ein Agent zwischen den Läufen behält) haben unterschiedliche Lebenszyklen. Wenn sie als eine Einheit betrachtet werden, führt dies zu Berichten über „Unzuverlässigkeit“. Eine saubere Wiederherstellung nach einer Unterbrechung ist eine Grundvoraussetzung für Produktionsagenten, daher muss der Speicher skalierbar und leistungsfähig persistent gemacht werden.
Speicher, Governance, Evaluierung und Orchestrierung sind keine Funktionen, die an eine Workflow-Engine angehängt werden; es handelt sich um separate Produktkategorien. Dies alles intern zu entwickeln, ist mit einem hohen technologischen Aufwand verbunden. Der praktische Ansatz besteht darin, das zu entwickeln, was für das Unternehmen spezifisch ist, und die zugrunde liegenden Technologiekategorien einzukaufen.
Das ist ein Koordinationsproblem, das sich als Sicherheitslücke zeigt. Ohne ein gemeinsames Tool-Register führt jeder neue Agent, den Sie bereitstellen, zu doppeltem technischen Aufwand, zusätzlichem Sicherheitsrisiko und erhöhten technischen Schulden. Die Lösung ist eine zentralisierte Sichtbarkeit darüber, welche Tools existieren, wer sie besitzt und was überprüft wurde, und nicht eine weitere einmalige Korrektur pro Team.
Nicht mit der richtigen Datenbank. Agentic Coding ist iterativ; kleine Änderungen sollten nicht erfordern, dass Sie für das Schreiben eines Migrationsskripts anhalten müssen. Das Dokumentmodell von MongoDB lässt das Schema an den Code anpassen, nicht umgekehrt. Das Gleiche gilt für den gesamten Stack: Eine Plattform für Transaktionen, Suche, Analysen und Vektoren verhindert den Wildwuchs, der Agenten und Menschen verlangsamt.
Start building agents with MongoDB Atlas
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