De grootste hindernis voor het inzetten van autonome AI-agenten in productie is niet de capaciteit, maar de betrouwbaarheid. Hoewel demo's indrukwekkend autonoom gedrag tonen, hebben de meeste organisaties moeite wanneer agenten de rommelige realiteit van enterprise-omgevingen tegenkomen. Token-gedreven loops drijven onvoorspelbaar af, contextvensters worden vervuild en het beheer van de status faalt over sessies heen. 🏭 @MongoDB's persistente statusbeheer zorgt ervoor dat agenten de volledige context behouden tijdens systeemherstarts en -storingen. 🧠 Onze intelligente opvragsystemen elimineren contextvervuiling door te leren welke historische informatie waardevol blijkt te zijn. ⚙️ LlamaIndex Workflows maken deterministische controle binnen autonome werking mogelijk, waardoor controleerbaarheid wordt geboden zonder aanpasbaarheid op te offeren. 📈 Echte validatie van @cemex toont aan dat ontwikkelingscycli zijn gedaald van drie weken naar minder dan één dag. De toekomst gaat niet over kiezen tussen intelligentie en betrouwbaarheid: het gaat over het bouwen van autonome agenten op infrastructuur die betrouwbaar genoeg is om echt onafhankelijke werking te ondersteunen. Wanneer persistent statusbeheer samenkomt met intelligente agentenframeworks, kunnen organisaties eindelijk agenten inzetten die consistent werken in productie. Lees hoe @MongoDB en LlamaIndex de betrouwbaarheidcrisis in autonome agenten oplossen: