Největší překážkou nasazení autonomních AI agentů v produkci nejsou schopnosti, ale spolehlivost. Zatímco ukázky předvádějí působivé autonomní chování, většina organizací se potýká s problémy, když agenti narazí na chaotickou realitu podnikového prostředí. Smyčky řízené tokeny se nepředvídatelně posouvají, kontextová okna jsou znečištěna a správa stavu selhává napříč relacemi. 🏭 Trvalá správa stavu @MongoDB zajišťuje, že agenti uchovávají kompletní kontext při restartech a selháních systému 🧠 Naše inteligentní vyhledávací systémy eliminují znečištění kontextu tím, že se učí, které historické informace se ukazují jako cenné ⚙️ Pracovní postupy LlamaIndex umožňují deterministické řízení v rámci autonomního provozu a poskytují auditovatelnost bez obětování přizpůsobivosti 📈 Skutečná validace z @cemex ukazuje, že vývojové cykly se zkracují ze tří týdnů na méně než jeden den Budoucnost není o volbě mezi inteligencí a spolehlivostí: je to o budování autonomních agentů na infrastruktuře dostatečně spolehlivé, aby podporovala skutečně nezávislé operace. Když se trvalá správa stavu sblíží s inteligentními rámci agentů, mohou organizace konečně nasadit agenty, kteří pracují konzistentně v produkčním prostředí. Přečtěte si, jak @MongoDB a LlamaIndex řeší krizi spolehlivosti u autonomních agentů: