KI-AgentenundCopilots
Eine vereinheitlichte Kontextebene, in der strukturierte, unstrukturierte und Vektordaten zusammen für Reasoning und Aktion leben.
Fragmentierter Kontext produziert halluzinierende Agenten
KI-Agenten benötigen Echtzeit-Kontext, um genau zu reasonen und zu handeln. In fragmentierten Stacks ist der Kontext unvollständig, veraltet oder verstreut über Vektor-Stores, Anwendungsdatenbanken und Event-Streams. Agenten halluzinieren entweder oder fallen auf statische Prompts zurück, die nicht widerspiegeln, was gerade passiert.
Eine Ebene für Vektoren, Zeitreihen, Dokumente und Live-Zustand
MonkDB bietet eine einzige Kontextschicht, in der strukturierte, unstrukturierte und Vektordaten auf Live-Systemzustand koexistieren. Agenten können dieselbe kontinuierlich aktualisierte Wahrheit abrufen, daraus reasonen und handeln, ohne Round-Trips zwischen Systemen. Die Plattform verwandelt Prompt-basierte Assistenten in wirklich autonome, kontextbewusste Operatoren.
Produktionsreife agentische Fundamente
Hybrides Retrieval
Vektorähnlichkeit, Keyword-Suche und SQL-Filter in einem einzigen Statement.
Live-Memory
Per-Agent-Zustand und gemeinsamer Session-Speicher, getragen von derselben Engine.
Tool-Ausführung
Agentenaktionen landen in derselben Ebene, die den Kontext hält, mit vollständigem Audit-Trail.
Souverän by Default
Embeddings, Prompts und Memory verlassen nie Ihre Umgebung.
Geben Sie Ihren Agenten den Live-Kontext, den sie brauchen.
Sprechen Sie mit einem Engineer über Ihren Workload. Wir konzipieren einen Proof of Value in Ihrer Umgebung.
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