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MongoDB lancia Atlas Agent Engine per gli agenti di IA in produzione
MongoDB ha presentato Atlas Agent Engine all’Investor Day del 29 settembre, offrendo funzionalità di esecuzione, memoria, recupero delle informazioni e governance per gli agenti di IA. Il servizio è in anteprima pubblica, con prezzi basati
AI.info Team · Scritto con l’IA ·
MongoDB ha annunciato Atlas Agent Engine il 29 settembre, durante il suo Investor Day a New York, presentandolo come un modo per eseguire agenti di IA senza dover assemblare sistemi separati per esecuzione, memoria, recupero delle informazioni e governance. Il prodotto è in anteprima pubblica e, secondo MongoDB, i clienti Atlas nuovi ed esistenti possono già iniziare a usarlo.
Un unico piano di controllo per le azioni degli agenti
Atlas Agent Engine combina un ambiente di esecuzione per gli agenti con funzionalità di memoria e recupero delle informazioni, aggiungendo controlli su identità, audit, policy e costi. Secondo MongoDB, ogni azione viene registrata e associata a un’identità, umana o di un agente, ed è soggetta a policy. L’azienda sostiene che queste funzionalità possono ridurre il lavoro necessario per collegare e proteggere servizi separati quando i team portano gli agenti oltre la fase di prototipo.
«Le organizzazioni che vogliono mettere gli agenti in produzione sono costrette a una falsa scelta: adottare l’ambiente di esecuzione di un unico fornitore e accettare di rimanere vincolate a un modello e a un cloud, oppure mettere insieme un framework e gestire autonomamente governance e memoria», ha dichiarato Pablo Stern-Plaza, direttore dei prodotti, IA e prodotti emergenti, di MongoDB.
Ha aggiunto che il motore è pensato per consentire ai clienti di usare modelli, framework e cloud diversi, anziché legarsi a un solo fornitore.
Voyage AI fornisce recupero delle informazioni e memoria
MongoDB afferma che Atlas Agent Engine usa i modelli di embedding di Voyage AI e le funzionalità native di MongoDB per il recupero delle informazioni, a supporto della memoria e della ricerca. Secondo l’annuncio, i modelli di embedding e reranking di Voyage AI figurano tra i migliori su RTEB, un benchmark che l’azienda descrive come progettato per rispecchiare il recupero delle informazioni in ambito aziendale. Il comunicato non fornisce un punteggio o una posizione in classifica specifici per i modelli.
Secondo MongoDB, i clienti possono adottare separatamente i livelli di memoria e governance oppure usarli insieme all’ambiente di esecuzione. L’azienda afferma inoltre che il prodotto è progettato per funzionare con modelli e framework esistenti e per operare in ambienti cloud, gestiti autonomamente e su laptop. Il supporto di standard aperti, tra cui MCP e A2A, è pensato per facilitare il cambio di framework o delle modalità di distribuzione senza dover ricostruire un’applicazione basata su agenti.
Anteprima pubblica, con costi basati sull’utilizzo
Durante l’anteprima pubblica, i prezzi di Atlas Agent Runtime e Atlas Agent Memory sono basati sul consumo. Secondo MongoDB, l’utilizzo attinge agli impegni Atlas già assunti dai clienti; l’annuncio non indica tariffe per unità. Il comunicato presenta i livelli di memoria e governance come componenti facoltativi, senza richiedere ai team di adottare ogni parte del motore.
Paysafe è tra le aziende che lavorano per arrivare all’uso in produzione. Amar Akshat, vicepresidente senior per l’architettura di Paysafe, ha dichiarato che attualmente gli analisti dell’azienda raccolgono dati da più sistemi mentre indagano su attività insolite nella rete dei pagamenti. «Siamo entusiasti della possibilità che un agente intelligente, basato su Atlas Agent Engine di MongoDB, riduca il tempo che passa tra l’insorgere di un problema e l’intervento del nostro team», ha dichiarato.
MongoDB punta sulla flessibilità con adeguati controlli
Il lancio estende l’offerta di database e ricerca di MongoDB al software capace di compiere azioni, non solo di recuperare informazioni. L’azienda afferma che la sua piattaforma serve già più di 70.000 clienti e presenta Atlas Agent Engine come un livello aggiuntivo per le organizzazioni che vogliono sviluppare agenti sull’infrastruttura che già utilizzano.
Questa ampiezza è anche la promessa principale del prodotto: MongoDB offre una soluzione gestita per l’esecuzione degli agenti, la memoria persistente e la governance, lasciando aperta la scelta di modelli e framework. Il servizio resta in anteprima pubblica: l’annuncio ne stabilisce quindi la disponibilità e gli obiettivi progettuali dell’azienda, ma non fornisce prove di risultati in produzione presso i clienti.