Hambatan terbesar untuk menerapkan agen AI otonom dalam produksi bukanlah kemampuan, melainkan keandalan. Sementara demo menampilkan perilaku otonom yang mengesankan, sebagian besar organisasi berjuang ketika agen mencapai realitas lingkungan perusahaan yang berantakan. Perulangan berbasis token melayang secara tidak terduga, jendela konteks tercemar, dan manajemen status gagal di seluruh sesi. 🏭 Manajemen status persisten @MongoDB memastikan agen mempertahankan konteks lengkap di seluruh restart dan kegagalan sistem 🧠 Sistem pengambilan cerdas kami menghilangkan polusi konteks dengan mempelajari informasi historis mana yang terbukti berharga ⚙️ Alur Kerja LlamaIndex memungkinkan kontrol deterministik dalam operasi otonom, memberikan auditabilitas tanpa mengorbankan kemampuan beradaptasi 📈 Validasi nyata dari @cemex menunjukkan siklus pengembangan turun dari tiga minggu menjadi kurang dari satu hari Masa depan bukan tentang memilih antara kecerdasan dan keandalan: ini tentang membangun agen otonom pada infrastruktur yang cukup andal untuk mendukung operasi yang benar-benar independen. Ketika manajemen status persisten menyatu dengan kerangka kerja agen cerdas, organisasi akhirnya dapat menyebarkan agen yang bekerja secara konsisten dalam produksi. Baca bagaimana @MongoDB dan LlamaIndex memecahkan krisis keandalan pada agen otonom: