AgentsIAetcopilots
Un plan de contexte unifié où données structurées, non structurées et vectorielles coexistent pour le raisonnement et l'action.
Un contexte fragmenté produit des agents qui hallucinent
Les agents IA ont besoin d'un contexte temps réel pour raisonner et agir avec précision. Dans les stacks fragmentés, le contexte est incomplet, périmé ou dispersé entre vector stores, bases de données d'application et streams d'événements. Les agents soit hallucinent, soit retombent sur des prompts statiques qui ne reflètent pas ce qui se passe maintenant.
Un plan pour vecteurs, séries temporelles, documents et état en direct
MonkDB fournit une couche de contexte unique où données structurées, non structurées et vectorielles coexistent sur l'état système en direct. Les agents peuvent récupérer, raisonner et agir sur la même vérité continuellement mise à jour, sans aller-retours entre systèmes. La plateforme transforme les assistants basés sur prompts en opérateurs véritablement autonomes et conscients du contexte.
Fondations agentiques grade production
Recherche hybride
Similarité vectorielle, recherche par mot-clé et filtres SQL dans un seul statement.
Mémoire en direct
État par agent et mémoire de session partagée portée par le même moteur.
Exécution d'outils
Les actions de l'agent atterrissent dans le même plan qui contient le contexte, avec piste d'audit complète.
Souverain par défaut
Embeddings, prompts et mémoire ne quittent jamais votre environnement.
Donnez à vos agents le contexte en direct dont ils ont besoin.
Parlez à un ingénieur de votre workload. Nous cadrerons une preuve de valeur dans votre environnement.
Demander une démo