Самая большая преграда для развертывания автономных ИИ-агентов в производстве — это не возможности, а надежность. Хотя демонстрации показывают впечатляющее автономное поведение, большинство организаций сталкиваются с трудностями, когда агенты сталкиваются с запутанными реалиями корпоративной среды. Циклы, управляемые токенами, непредсказуемо дрейфуют, окна контекста загрязняются, а управление состоянием терпит неудачу между сессиями. 🏭 Постоянное управление состоянием от @MongoDB обеспечивает сохранение полного контекста агентов при перезапусках системы и сбоях 🧠 Наши интеллектуальные системы извлечения устраняют загрязнение контекста, обучаясь, какая историческая информация оказывается ценной ⚙️ Рабочие процессы LlamaIndex обеспечивают детерминированный контроль в автономной работе, предоставляя возможность аудита без ущерба для адаптивности 📈 Реальная валидация от @cemex показывает, что циклы разработки сократились с трех недель до менее чем одного дня Будущее не в выборе между интеллектом и надежностью: оно в создании автономных агентов на инфраструктуре, достаточно надежной для поддержки действительно независимой работы. Когда постоянное управление состоянием объединяется с интеллектуальными фреймворками агентов, организации наконец могут развернуть агентов, которые работают последовательно в производстве. Читайте, как @MongoDB и LlamaIndex решают кризис надежности в автономных агентах: