构建 AI 应用程序从未如此简单。 使其在生产中保持可靠仍然是真正的挑战。
这是因为 AI 代理需要的不仅仅是智能，还需要正确的上下文、对实时数据的访问权限以及自信行动的控制权。
下一代智能体软件将构建于一个完整的生态系统之上——包括企业赖以运营的系统、人们使用的应用程序，以及开发者已经在使用的工具。这正是我们从第一天起就积极与合作伙伴共同打造下一代产品的原因，而不是事后再为产品附加一个生态系统。
今天在 MongoDB.local NYC 大会上，我们发布了智能数据平台的下一个篇章，合作伙伴处于核心地位。
借助 Atlas 代理引擎构建代理生态系统
Atlas Agent Engine 于本周宣布进入公开预览阶段，为企业提供统一的基础，用于构建、部署和治理 AI 智能体。我们正与已经在帮助企业应对重大技术变革的合作伙伴共同打造这一平台。
全球领先的六家系统集成商将与我们共同推出相关解决方案：Accenture、Capgemini、Cognizant、Infosys、Tata Consultancy Services (TCS) 和 Tech Mahindra。它们正在将 Atlas Agent Engine 融入现有的 AI 解决方案，并依托数十年来积累的行业深度、交付能力和客户关系，将这些解决方案推向市场。
企业客户端关注的挑战是：代理试验项目的增长速度快于扩展运行它们所需的管理。Cognizant 在 AI 生命周期中设计、协调和运作代理系统，而 MongoDB 的 Atlas Agent 引擎旨在为这些工作提供受控、具有背景感知能力的基础，以进行构建。这些功能共同构建，旨在帮助客户端从试点转向生产，同时支持企业扩展所需的问责制和领域深度。
”这一交付基础还得到了更广泛的技术合作伙伴生态系统的支持。Atlas Agent Engine 不受特定模型和框架限制，因此企业可以继续使用已经信赖的技术，并随着市场的发展灵活调整。客户可以选择自己偏好的身份验证和安全工具，确保智能体安全运行；而 Arize AI 等技术合作伙伴则通过提供跟踪监控，帮助这些智能体达到生产环境就绪状态。
代理正在从演示转向生产工作流，可靠性取决于其作用的上下文以及了解运行时所发生情况的能力。MongoDB 为代理提供了对其所需数据的访问权限，而 Arize 则会对每次运行进行跟踪，并支持 代理评估 的结果和路径。我们很高兴成为 Atlas 代理引擎的发布合作伙伴，帮助企业满怀信心地交付他们可以理解、评估和改进的代理。
”这种组合很重要，因为将代理投入生产不仅是一个技术问题。这需要那些充分了解行业的人，他们知道哪些决策值得信任代理，并且在企业做出决策时已经在场。
这也改变了 MongoDB 的业务触达方式。我们的合作伙伴正在构建智能体相关业务实践、培训交付团队、开发参考架构，并在全球重点市场打造面向企业的解决方案。当这些团队基于 Atlas Agent Engine 构建解决方案时，这项能力也会随之拓展，从而帮助 MongoDB 触达更多客户和行业，覆盖范围超越我们单独能够触及的领域。
MongoDB 提供智能数据和代理平台。 合作伙伴带来了专业知识、工作流程和影响力，帮助平台运用企业所熟知和喜爱的所有工具。 我们正与一些最强大的生态系统合作伙伴共同为企业代理构建生产路径。
下一个企业 AI 的浪潮将取决于组织如何有效地连接可信数据、情境智能和自主操作。通过结合 Infosys Topaz、我们在帮助企业应对大规模扩展 AI 转型方面的经验，以及 Atlas 代理引擎，我们正在使企业客户能够构建在现实业务环境中能够推理、适应和交付价值的智能系统。我们共同帮助组织加快现代化进程，充分释放其数据的潜力，并为可扩展的、负责任地采用代理 AI 奠定坚实的基础。
”借助 Cognition 的 Devin 现代化改造企业应用程序
如果数据被困在旧版基础设施之后，代理就无法使用这些数据。大多数企业要想使用代理，就必须先更新将该基础设施连接在一起的代码。
我们正与 Cognition 合作应对这一挑战。本周，我们宣布推出 Devin for MongoDB Modernizations，这是一项全新的服务，利用 Cognition 的 AI 软件工程师，帮助客户实现系统现代化，更快速、更轻松地发挥 MongoDB 的价值。
如今，Devin 已连接 MongoDB 的应用程序现代化平台 (AMP)，可以直接使用 AMP 的迁移工具。这些工具负责将数据迁移至 MongoDB Atlas 并进行验证，为双方客户提供一条从旧版代码到在 Atlas 上投入生产环境的更快速、更自动化的路径。
现代化改造包含两部分：重写业务逻辑和数据访问层，以及迁移底层数据。Devin 负责代码、规划，以及根据具体情况重写业务逻辑和数据访问层；AMP 的确定性工具则负责处理数据本身，将每条记录迁移至 MongoDB 并进行验证。Devin 对整个流程进行端到端编排，让客户能够完成一次协调一致的迁移，而不再需要依赖零散的脚本和人工交接。在早期的联合测试中，原本需要五到六个小时完成的工作，如今只需一个多小时。
人工工程师留下的工作是那些决定结果的决策：如何在另一侧对数据建模，以及何时进行切换。团队在 Atlas 上只需数月即可投入生产，而不必花费数年时间，工程师们也可以腾出时间来处理下一个工作。
即使是充满雄心的工程团队，也会花费大部分容量来维护旧版系统。Devin for MongoDB 现代化可以解决这一难题。Devin 可以完成繁重的工作，重写代码库中的代码，使客户能在几周而非几年内实现 MongoDB 的生产环境上线。工程师们可以回归到构建出色的软件和解决棘手问题的工作中。
”在开发者构建之处满足其需求
AI 不仅在改变开发者构建的内容，还在改变他们构建的方式。 越来越多情况下，应用程序从 Prompt（提示词）开始。 我们希望 MongoDB 能够从最初的提示词一直贯穿到生产环节，因此我们很高兴地宣布与三家新的合作伙伴达成合作，进一步扩展MongoDB的覆盖范围。
Emergent 帮助开发者将自然语言描述的创意转化为可运行的 AI 应用程序，如今 Atlas 已成为其默认数据库。通过此次合作，Emergent 的开发者可以关联自己的 Atlas 账户，从第一次提示开始就通过 Emergent 使用 MongoDB 进行开发和交付，而无需在开发完成后才考虑数据库的选择。
我们的用户只需描述一款应用，我们的代理即可进行构建。但他们的要求在构建过程中不断变化。架构会随着对话的进行而演变。我们认为 MongoDB 是用于代理编码的可靠数据库。我们测试的其他任何产品都无法跟上我们用户的构建方式。
”Monk.io 是一种通用软件运维工具，可作为插件集成到主流编程智能体中，目前支持以 MongoDB Atlas 作为目标数据层。客户可以利用 Claude Code、Codex 和 SpaceXAI 等编程智能体编写代码，而 Monk 则负责在客户的账户中部署和运维应用程序（包括 Atlas 数据层），从资源配置和网络设置到备份与恢复，全程负责相关工作。Monk 会实时维护应用程序及其基础设施的映射关系，以确定性的方式执行变更，避免向智能体暴露凭据，并针对每项操作实施组织级权限控制；对于成本高昂或具有破坏性的变更，还要求用户在智能体聊天界面之外进行人工审批，从而为双方客户提供更多安全运行应用程序的方式。
Retool 为团队提供了一种安全且受治理的方式，让团队能够利用 AI 基于企业现有业务数据构建内部工具。多年来，MongoDB 一直是 Retool 的一等集成，如今 Retool Cloud 客户可以直接连接 Atlas，并配置限定范围的访问权限，而无需手动管理凭据。双方携手，让客户能够更轻松地基于真实业务数据交付应用程序，同时兼顾企业所需的安全性和控制力。
Emergent、Monk.io 和 Retool 加入了一个更广泛的生态系统，将 MongoDB 扩展到模型、框架、工具和服务中，使 AI 应用程序在现实世界中发挥作用。
生态系统的愿景
这些都不是一次性集成的集合。这是有意识地认识到代理时代就是生态系统时代。
未来几年能够将智能体投入生产环境的企业，不会独自完成这一过程，我们也不会独自前行。他们将与已经深入了解自身行业、系统和数据的合作伙伴携手，在一个不会迫使他们将全部筹码押在单一模型、云或框架上的基础之上取得成功。
致今天 MongoDB.local NYC 的每一位合作伙伴和赞助商：感谢大家。 是因为有你们，这不仅仅是一个产品故事，更是一个生态系统故事。 我们才刚刚入门。
未来
探索公共预览版中的 Atlas 代理引擎，看看您可以构建什么。如果您是希望与我们合作的合作伙伴，请了解详情 MongoDB 合作伙伴生态系统。