自律型AIエージェントを本番環境に導入する際の最大の障壁は、機能ではなく信頼性です。 デモでは印象的な自律的な動作が紹介されていますが、ほとんどの組織は、エージェントが企業環境の厄介な現実にぶつかると苦労します。トークン駆動型ループは予期せずドリフトし、コンテキストウィンドウは汚染され、セッション間で状態管理が失敗します。 🏭 @MongoDBの永続的な状態管理により、エージェントはシステムの再起動と障害にわたって完全なコンテキストを保持できます 🧠 当社のインテリジェント検索システムは、どの履歴情報が価値があることが証明されるかを学習することで、コンテキスト汚染を排除します ⚙️ LlamaIndex ワークフローは、自律運用内での決定論的な制御を可能にし、適応性を犠牲にすることなく監査可能性を提供します 📈 @cemexからの実際の検証では、開発サイクルが3週間から1日未満に短縮されたことが示されています 未来は、インテリジェンスと信頼性のどちらかを選択することではなく、真に独立した運用をサポートするのに十分な信頼性を備えたインフラストラクチャ上に自律エージェントを構築することです。永続的な状態管理がインテリジェントなエージェントフレームワークと統合されると、組織は最終的に本番環境で一貫して機能するエージェントをデプロイできます。 @MongoDBとLlamaIndexが自律型エージェントの信頼性の危機をどのように解決しているかをご覧ください。