Den største barrieren for å distribuere autonome AI-agenter i produksjon er ikke kapasitet, det er pålitelighet. Mens demoer viser imponerende autonom oppførsel, sliter de fleste organisasjoner når agenter treffer de rotete realitetene i bedriftsmiljøer. Tokendrevne løkker driver uforutsigbart, kontekstvinduer blir forurenset og tilstandsadministrasjon mislykkes på tvers av økter. 🏭 @MongoDB vedvarende tilstandsadministrasjon sikrer at agenter beholder fullstendig kontekst på tvers av omstarter og feil i systemet 🧠 Våre intelligente gjenfinningssystemer eliminerer kontekstforurensning ved å lære hvilken historisk informasjon som viser seg å være verdifull ⚙️ LlamaIndex-arbeidsflyter muliggjør deterministisk kontroll innen autonom drift, og gir revisjonsmuligheter uten å ofre tilpasningsevne 📈 Ekte validering fra @cemex viser at utviklingssykluser faller fra tre uker til mindre enn én dag Fremtiden handler ikke om å velge mellom intelligens og pålitelighet: det handler om å bygge autonome agenter på infrastruktur som er pålitelige nok til å støtte virkelig uavhengig drift. Når vedvarende tilstandsadministrasjon konvergerer med intelligente agentrammeverk, kan organisasjoner endelig distribuere agenter som fungerer konsekvent i produksjon. Les hvordan @MongoDB og LlamaIndex løser pålitelighetskrisen hos autonome agenter: