Los agentes son sistemas inteligentes impulsados por grandes modelos lingüísticos (LLM) que pueden realizar tareas de forma autónoma, tomar decisiones e interactuar con usuarios u otros sistemas. A diferencia del software tradicional, los agentes pueden entender entradas de lenguaje natural, determinar qué acciones realizar y utilizar herramientas o acceder a datos para completar tareas en nombre de un usuario. Esto abre nuevas posibilidades para que las empresas agilicen las operaciones, mejoren el servicio al cliente, automaticen los flujos de trabajo y ofrezcan experiencias altamente personalizadas a escala.
A medida que crece la demanda de automatización inteligente, los sistemas basados en agentes se están convirtiendo en una parte clave de las estrategias modernas de IA. Desde responder a tickets de soporte y reservar citas hasta analizar informes y activar procesos de negocio, los agentes tienen el potencial de impulsar importantes ganancias de eficiencia y desbloquear nuevas experiencias de usuario. Por ejemplo, una empresa minorista podría desplegar un agente para generar automáticamente correos electrónicos de marketing personalizados basados en el historial de compras recientes. Un proveedor de servicios sanitarios podría utilizar un agente para resumir los formularios de admisión de pacientes y sugerir diagnósticos preliminares. En los servicios financieros, los agentes pueden revisar las transacciones en busca de anomalías o compilar informes de cumplimiento bajo demanda. Para crear estos sistemas con eficacia, los desarrolladores deben asegurarse de que los agentes no sólo sean inteligentes, sino que también estén bien conectados a los datos y herramientas adecuados, empezando por la base de datos.
Cuando se habla de bases de datos para aplicaciones agenticas, lo primero que suele venir a la mente es la búsqueda vectorial. Esto se debe a que la búsqueda vectorial permite a las bases de datos recuperar información de forma eficaz basándose en la similitud semántica, en lugar de en la coincidencia exacta de palabras clave. Al representar los datos como vectores numéricos de alta dimensión, la búsqueda vectorial permite a los agentes encontrar información contextualmente relevante de forma rápida y precisa, lo que resulta crucial para tareas como la respuesta a preguntas, los sistemas de recomendación y la generación aumentada por recuperación (RAG). Sin una sólida capacidad de búsqueda vectorial, los agentes podrían tener dificultades para identificar y recuperar la información precisa que necesitan para realizar sus tareas con eficacia.
Sin embargo, aunque la búsqueda vectorial es una capacidad crítica, sólo representa una parte de la imagen completa necesaria para unas interacciones robustas con los agentes. Para aprovechar plenamente el potencial de los agentes, debemos tener en cuenta capacidades más amplias de bases de datos que permitan una interacción más holística con datos diversos.
¿Qué es un agente y qué tienen que ver los datos?
En un nivel básico, los LLM generan texto basándose en patrones aprendidos a partir de sus datos de entrenamiento. Por sí solos, no saben nada de tu negocio específico ni de la información en tiempo real. La búsqueda vectorial ayuda a resolver este problema dando al LLM acceso a sus propios datos. Funciona convirtiendo tanto tus documentos como la pregunta del usuario en números que representan el significado de las palabras de una forma que facilita su comparación. De este modo, el LLM puede encontrar y utilizar la información más relevante de tu base de datos mientras genera una respuesta. Este enfoque -denominado generación aumentada por recuperación (RAG)- ayuda al modelo a dar respuestas más precisas y conscientes del contexto.
Pero el verdadero comportamiento del agente va más allá de la recuperación. Un agente no es sólo un motor de respuesta a preguntas: es un LLM dotado de un conjunto de herramientas que puede elegir utilizar en función de las indicaciones del usuario. Estas herramientas pueden incluir búsquedas web, API, calculadoras o funciones de bases de datos. Los agentes pueden invocar múltiples herramientas según sea necesario en el transcurso de una única tarea antes de devolver una respuesta. De este modo, pueden realizar acciones de forma autónoma en nombre del usuario.
En la mayoría de las aplicaciones, estas herramientas crean, leen, actualizan o eliminan datos en una fuente de verdad, normalmente una base de datos. Esto significa que el comportamiento del agente a menudo realiza operaciones CRUD estándar en línea con la lógica de negocio de la aplicación. Cuanto mejor sea la integración entre el agente y la base de datos, más capaz, coherente y seguro será el agente; y cuanto mejor sea la base de datos, más fácil será desarrollar agentes.
¿Importa la elección de la base de datos a la hora de crear un agente?
Los agentes suelen construirse utilizando marcos de trabajo como LangGraph. Estos marcos ayudan a los desarrolladores a estructurar el flujo lógico entre varios agentes, herramientas y la lógica empresarial que rige el comportamiento de la aplicación. A primera vista, este desarrollo parece totalmente desvinculado de una tecnología de base de datos concreta: marcos como LangGraph se centran en la orquestación, no en el almacenamiento. Sin embargo, considerar la base de datos como una entidad separada es una miopía.
En la práctica, la elección de la base de datos tiene una gran repercusión en el diseño de los agentes, la integración de las herramientas y la eficacia de la ejecución. Los agentes realizan acciones a través de herramientas que, en última instancia, interactúan con datos. Como tal, la naturaleza de la base de datos o capa de datos en su aplicación, afecta significativamente a la facilidad con la que los agentes pueden ser desarrollados y la eficacia con la que pueden operar.
Qué necesita de su base de datos para dar soporte a los agentes - y cómo encaja Couchbase
El diseño de aplicaciones agénticas requiere algo más que un motor de búsqueda vectorial. Se necesita una base de datos que admita modelos de interacción ricos, rendimiento a escala y simplicidad operativa:
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- Compatibilidad nativa con JSON. Su base de datos debe almacenar los datos en un formato que se alinee de forma natural con los LLM. JSON es la estructura más intuitiva para este propósito, permitiendo a los modelos parsearla y entenderla sin transformación. Couchbase utiliza JSON de forma nativa, lo que facilita la integración con los agentes.
- Métodos de acceso flexibles. Los agentes se benefician de múltiples formas de acceder a los datos:
- Utilice clave-valor búsquedas para un acceso directo rápido: por ejemplo, cuando un agente recupera un perfil de usuario por ID para personalizar una respuesta sin escanear todo el conjunto de datos.
- Aproveche SQL para consultas y uniones complejas, como cuando un agente necesita analizar el historial de compras de un cliente en varias tablas para sugerir productos relevantes o detectar anomalías.
- Solicitar búsqueda vectorial por similitud semántica: ideal cuando un agente responde a las preguntas de un usuario recuperando artículos de conocimiento o documentos que coinciden con la intención, no sólo con la redacción exacta.
- Utilice búsqueda de texto completo para contenidos no estructurados, como cuando un agente necesita encontrar todas las menciones de un problema específico en los comentarios de los clientes o en los tickets de soporte.
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- Baja latencia y alta escalabilidad. Las aplicaciones agenticas deben responder en tiempo real. Su base de datos debe ofrecer acceso de baja latencia y escalar horizontalmente con la demanda. La arquitectura memory-first y el modelo distribuido de Couchbase ayudan a garantizar un rendimiento constante incluso bajo carga.
- Simplicidad y consolidación operativas. Gestionar bases de datos separadas para distintos tipos de consulta complica el sistema y ralentiza el desarrollo. Una plataforma unificada como Couchbase reduce la carga operativa al manejar todos los tipos de consultas en un solo lugar, al tiempo que reduce el coste de almacenar múltiples copias de datos y el mantenimiento de complicados pipelines de datos. Con Couchbase tus datos están siempre disponibles, no importa cómo quieras acceder a ellos.
Couchbase ofrece todo esto en una única plataforma.
Integración en el ecosistema de desarrollo de agentes
Frameworks como LangGraph y Langflow mejoran aún más las aplicaciones agenticas estructurando interacciones y flujos de trabajo alrededor de LLMs. Couchbase se integra con componentes clave del ecosistema GenAI, proporcionando recuperadores LangChain y cargadores de documentos, mecanismos de caché semántica, y checkpointer de LangGraph para soportar el estado persistente y distribuido del agente. Además, las integraciones con Langflow permiten el diseño visual de pipelines LLM, mientras que el servidor MCP de Couchbase proporciona una interfaz estándar para el acceso a herramientas.
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- Mira aquí para consultar las últimas integraciones de Couchbase con el ecosistema GenAI.
Además, Couchbase Capella™ AI Services -actualmente en Private Preview- están preparados para simplificar aún más el desarrollo de agentes. Estos servicios ofrecen integraciones totalmente gestionadas y seguras entre Capella y LLM, agilizando todo, desde el almacenamiento de vectores hasta la recuperación semántica, y acelerando el tiempo de creación de valor para las aplicaciones basadas en agentes.
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- Consulte nuestro Página de servicios de IA para más información.
Conclusión
Si bien la búsqueda vectorial se ha adoptado ampliamente, el verdadero diferenciador en las aplicaciones impulsadas por agentes es la capacidad general de la base de datos para manejar diversos métodos de interacción, escalabilidad y facilidad de uso. Couchbase sobresale en todas estas áreas, proporcionando una plataforma óptima para potenciar experiencias de agentes robustas, eficientes y versátiles con LLMs.
