Crear aplicaciones de IA nunca ha sido tan sencillo. Hacer que sean fiables en la producción sigue siendo el verdadero desafío.
Eso es porque los agentes necesitan más que inteligencia: necesitan el contexto correcto, acceso a datos en tiempo real y los controles para actuar con confianza.
La próxima generación de software agéntico se desarrollará en todo un ecosistema: los sistemas en los que funcionan las empresas, las aplicaciones que utilizan las personas y las herramientas con las que los desarrolladores ya construyen. Por eso, estamos trabajando activamente en esta próxima generación con socios desde el primer día, en lugar de añadir un ecosistema a posteriori.
Hoy en MongoDB.local NYC, lanzamos el siguiente capítulo de nuestra plataforma de datos inteligente, con los socios como centro de atención.
Desarrollo del ecosistema agéntico con Atlas Agent Engine
Atlas Agent Engine, anunciado esta semana en la Vista previa pública, ofrece a las empresas una base única para crear, implementar y gobernar agentes de IA. Lo estamos construyendo con los socios que ya están ayudando a las empresas a navegar en sus cambios tecnológicos más importantes.
Seis de los principales integradores de sistemas globales se suman al lanzamiento con nosotros: Accenture, Capgemini, Cognizant, Infosys, Tata Consultancy Services (TCS) y Tech Mahindra. Están integrando Atlas Agent Engine en las ofertas de IA que ya comercializan, con el respaldo de la profundidad en la industria, la capacidad de entrega y las relaciones con los clientes que han forjado durante décadas.
Los cliente de empresa se centran en abordar un desafío común: los agentes piloto se multiplican más rápido que la gobernanza y el contexto necesarios para ejecutar a escalar. Cognizant diseña, organiza y operacionaliza sistemas de agentes a lo largo del ciclo de vida de la IA, y el motor de agente Atlas de MongoDB está diseñado para dar a ese trabajo una base controlada y con conocimiento del contexto sobre la cual compilar. Juntas, estas capacidad se compilan para ayudar a los cliente a pasar del piloto a la producción mientras respaldan la responsabilidad y la profundidad de dominio que requiere la IA gobernada a escala de empresa.
”Esa base de entrega se complementa con un ecosistema más amplio de socios tecnológicos. Atlas Agent Engine es neutral respecto a modelos e infraestructuras, por lo que las empresas pueden usar las tecnologías en las que ya confían y adaptarse a medida que el mercado evoluciona. Los clientes pueden elegir sus herramientas de autenticación y seguridad preferidas para mantener seguros a los agentes, mientras que socios tecnológicos como Arize AI ayudan a que esos agentes estén listos para producción con la supervisión de trazas.
Los agentes están pasando de las demostraciones a los flujos de trabajo de producción, donde la fiabilidad depende tanto del contexto en el que actúan como de la capacidad para entender lo que sucedió durante la ejecución. MongoDB da a los agentes acceso a los datos que necesitan, mientras que Arize rastrea cada ejecutar y apoya la evaluación de agentes tanto en el resultado como en el camino tomado. Nos entusiasma ser emparejar de lanzamiento de Atlas Agent motor, ayudando a las empresas a implementar agentes que puedan entender, evaluar y mejorar con confianza.
”Esa combinación es importante porque conseguir que los agentes entren en producción rara vez es solo un problema de tecnología. Se necesita a personas que conozcan lo suficientemente bien una industria como para saber en qué decisiones se debe confiar a un agente, y que ya estén presentes cuando las empresas las tomen.
También cambia dónde aparece MongoDB. Nuestros socios están creando prácticas agénticas, formando equipos de entrega, desarrollando arquitecturas de referencia y dando forma a ofertas empresariales en mercados clave de todo el mundo. Cuando esos equipos se compilan en Atlas Agent Engine, esa capacidad viaja con ellos, extendiendo el alcance de MongoDB a más clientes e industrias de los que nosotros podríamos alcanzar solos.
MongoDB proporciona la plataforma inteligente de datos y agentes. Los socios aportan la experiencia, los flujos de trabajo y el alcance que ayudan a poner la plataforma en marcha con todas las herramientas que las empresas conocen y adoran. Juntos, estamos construyendo una ruta hacia producción para los agentes empresariales junto con algunos de los socios del ecosistema más sólidos del sector.
La siguiente oleada de IA empresarial se definirá por la eficacia con la que las organización conecten datos de confianza, inteligencia contextual y acción autónoma. Al combinar Infosys Topaz y nuestra experiencia ayudando a las empresas a navegar en la transformación de la IA a gran escala con Atlas agente motor, estamos permitiendo a los clientes compilar sistemas inteligentes que puedan razonar, adaptarse y ofrecer valor en entornos empresariales del mundo real. Juntos, estamos ayudando a las organización a acelerar la modernización, liberar todo el potencial de sus datos y establecer una base sólida para una adopción escalable y responsable de la IA agéntica.
”Modernización de aplicaciones empresariales con Devin de Cognition
Los agentes no pueden actuar sobre datos atrapados detrás de infraestructuras heredadas. Antes de que la mayoría de las empresas puedan poner a trabajar a un agente, tienen que modernizar el código que vincula esa infraestructura.
Afrontamos ese desafío en asociación con Cognition. Esta semana, anunciamos Devin para las modernizaciones de MongoDB, una nueva oferta que aprovecha el ingeniero de software de IA de Cognition para ayudar a los clientes a modernizar sus sistemas y obtener valor de MongoDB de forma más rápida y sencilla.
Ahora, Devin se conecta a la Plataforma de modernización de aplicaciones (AMP) de MongoDB, lo que le brinda acceso directo a las herramientas de migración de AMP. Esas herramientas mueven y validan datos en MongoDB Atlas, lo que brinda a los clientes conjuntos una ruta más rápida y automática desde el código heredado a la producción en Atlas.
La modernización consta de dos partes: reescribir la lógica empresarial y las capas de acceso a los datos, y trasladar los datos subyacentes. Devin se encarga del código, la planificación y la reescritura de la lógica empresarial y las capas de acceso a los datos caso por caso, mientras que las herramientas deterministas de AMP manejan los datos mismos, moviendo y validando cada registro en MongoDB. Devin coordina todo el proceso de extremo a extremo, por lo que los clientes obtienen una migración coordinada en lugar de un conjunto de scripts y transferencias manuales. En las primeras pruebas conjuntas, el trabajo que llevaba de cinco a seis horas se terminó en poco más de una hora.
Las decisiones que determinan el resultado quedan en manos de los ingenieros humanos: cómo modelar los datos del otro lado y cuándo realizar la transición. Los equipos llegan a la producción en Atlas en meses en lugar de años, liberando a sus ingenieros para lo que viene después.
Incluso los equipos de ingeniería más ambiciosos dedican gran parte de su capacidad a mantener vivos los sistemas heredados. Devin para las modernizaciones de MongoDB resuelve ese problema. Devin se encarga del trabajo pesado, reescribiendo el código en toda la base del código, para que los cliente lleguen a la producción en MongoDB en semanas en lugar de años. Los ingenieros pueden volver a crear un excelente software y resolver problemas difíciles.
”Llegar a los desarrolladores donde compilan
La IA está cambiando no solo lo que compilan los desarrolladores, sino cómo lo compilan. Cada vez más, una aplicación comienza como un prompt. Queremos que MongoDB esté presente desde ese primer prompt hasta la producción, por lo que nos complace anunciar tres nuevas asociaciones que amplían ese alcance.
Emergent ayuda a los desarrolladores a convertir una idea en lenguaje natural en una aplicación de IA funcional, ahora con Atlas como su base de datos por defecto. A través de esta colaboración, los desarrolladores en Emergent podrán conectar su cuenta de Atlas e implementar con MongoDB a través de Emergent desde el primer prompt, en lugar de tomar la decisión sobre la base de datos a posteriori.
Los usuarios entran, describen una aplicación y nuestros agentes la compilan. Pero lo que piden sigue cambiando durante la compilación. El esquema evoluciona de la misma manera que la conversación. Creemos que MongoDB es la mejor base de datos para la programación de agentes. Ninguna otra tecnología que hayamos probado mantuvo el ritmo de la forma en que los usuarios compilan.
”Monk.io es un operador de software universal, disponible como plugin dentro de los populares agentes de codificación con MongoDB Atlas ahora como capa de datos de destino. Los clientes pueden aprovechar los agentes de codificación como Claude Code, Codex y SpaceXAI para escribir el código, mientras que Monk implementa y opera la aplicación, incluida la capa de datos de Atlas, en las cuentas de los clientes, encargándose del aprovisionamiento y las redes para realizar copias de seguridad y recuperaciones. Monk mantiene un mapa en tiempo real de la aplicación y su infraestructura, ejecuta cambios de forma determinista, mantiene las credenciales ocultas a los agentes, aplica permisos organizativos para cada acción y requiere la aprobación humana fuera del chat del agente para cambios costosos o destructivos, lo que brinda a los clientes conjuntos más formas de ejecutar las aplicaciones de forma segura.
Retool ofrece a los equipos una forma segura y gobernada de utilizar la IA para compilar herramientas internas con los datos en los que ya se ejecuta su empresa. MongoDB ha sido una integración de primera clase con Retool durante años y, ahora, los clientes de Retool Cloud pueden conectarse directamente a Atlas y aprovisionar un acceso delimitado sin gestionar manualmente las credenciales. Juntos, facilitamos la implementación de aplicaciones con datos empresariales reales sin sacrificar la seguridad y el control que necesitan las empresas.
Emergent, Monk.io y Retool se unen a un ecosistema mucho más amplio que extiende MongoDB a través de los modelos, los marcos de trabajo, las herramientas y los servicios que hacen que las aplicaciones de IA sean útiles en el mundo real.
Una visión para el ecosistema
Nada de esto es una colección de integraciones únicas. Es un reconocimiento deliberado de que la era agentiva es la era del ecosistema.
Las empresas que lleven agentes a producción en los próximos años no lo harán solas, y nosotros tampoco. Tendrán éxito junto a socios que ya comprenden su industria, sus sistemas y sus datos, sobre una base que no los obliga a apostarlo todo a un único modelo, nube o infraestructura.
A cada socio y patrocinador que nos acompaña hoy en MongoDB.local NYC: gracias. Son la razón por la que esta es una historia de ecosistema y no solo una historia de producto. Apenas estamos comenzando.
Próximos pasos
Explore el motor de agentes de Atlas en versión preliminar pública y descubra lo que puede compilar. Si es un emparejar interesado en compilar con nosotros, aprenda más información sobre el ecosistema de emparejar de MongoDB.