AgentesdeIAycopilots
Un plano de contexto unificado donde datos estructurados, no estructurados y vectoriales conviven para razonamiento y acción.
Un contexto fragmentado produce agentes que alucinan
Los agentes de IA necesitan contexto en tiempo real para razonar y actuar con precisión. En pilas fragmentadas, el contexto está incompleto, obsoleto o disperso entre vector stores, bases de datos de aplicación y streams de eventos. Los agentes o alucinan o caen en prompts estáticos que no reflejan lo que está pasando ahora.
Un plano para vectores, series temporales, documentos y estado en vivo
MonkDB proporciona una única capa de contexto donde datos estructurados, no estructurados y vectoriales conviven sobre estado de sistema en vivo. Los agentes pueden recuperar, razonar y actuar sobre la misma verdad actualizada continuamente, sin saltos entre sistemas. La plataforma convierte asistentes basados en prompts en operadores verdaderamente autónomos y conscientes del contexto.
Fundaciones agénticas grado producción
Recuperación híbrida
Similitud vectorial, búsqueda por palabra clave y filtros SQL en una sola sentencia.
Memoria en vivo
Estado por agente y memoria de sesión compartida respaldada por el mismo motor.
Ejecución de herramientas
Las acciones del agente aterrizan en el mismo plano que contiene el contexto, con auditoría completa.
Soberano por defecto
Embeddings, prompts y memoria nunca salen de su entorno.
Dé a sus agentes el contexto en vivo que necesitan.
Hable con un ingeniero sobre su carga de trabajo. Diseñaremos una prueba de valor en su entorno.
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