Os agentes são sistemas inteligentes alimentados por grandes modelos de linguagem (LLMs) que podem executar tarefas de forma autônoma, tomar decisões e interagir com usuários ou outros sistemas. Diferentemente do software tradicional, os agentes podem entender entradas de linguagem natural, determinar quais ações devem ser tomadas e usar ferramentas ou acessar dados para concluir tarefas em nome do usuário. Isso abre novas possibilidades para que as empresas otimizem as operações, aprimorem o atendimento ao cliente, automatizem os fluxos de trabalho e ofereçam experiências altamente personalizadas em escala.
À medida que a demanda por automação inteligente cresce, os sistemas baseados em agentes estão se tornando uma parte fundamental das estratégias modernas de IA. Desde a resposta a tíquetes de suporte e agendamento de compromissos até a análise de relatórios e o acionamento de processos de negócios, os agentes têm o potencial de gerar ganhos significativos de eficiência e desbloquear novas experiências de usuário. Por exemplo, uma empresa de varejo poderia implantar um agente para gerar automaticamente e-mails de marketing personalizados com base no histórico de compras recentes. Um prestador de serviços de saúde poderia usar um agente para resumir os formulários de admissão de pacientes e sugerir diagnósticos preliminares. Nos serviços financeiros, os agentes podem analisar as transações em busca de anomalias ou compilar relatórios de conformidade sob demanda. Para criar esses sistemas de forma eficaz, os desenvolvedores precisam garantir que os agentes não sejam apenas inteligentes, mas também estejam bem conectados aos dados e às ferramentas certas, começando pelo banco de dados.
Quando se discutem bancos de dados para aplicativos agênticos, a pesquisa vetorial geralmente vem à mente em primeiro lugar. Isso ocorre porque a pesquisa vetorial permite que os bancos de dados recuperem informações com eficiência com base na semelhança semântica, em vez de correspondências exatas de palavras-chave. Ao representar os dados como vetores numéricos de alta dimensão, a pesquisa vetorial permite que os agentes encontrem informações contextualmente relevantes com rapidez e precisão, o que é fundamental para tarefas como resposta a perguntas, sistemas de recomendação e geração aumentada por recuperação (RAG). Sem recursos robustos de pesquisa vetorial, os agentes podem ter dificuldades para identificar e recuperar as informações precisas necessárias para executar tarefas com eficiência.
No entanto, embora a pesquisa vetorial seja um recurso essencial, ela representa apenas uma parte do quadro completo necessário para interações agênticas robustas. Para aproveitar ao máximo o potencial dos agentes, precisamos considerar recursos mais amplos de banco de dados que ofereçam suporte a uma interação mais holística com diversos dados.
O que é um agente e o que os dados têm a ver com isso?
Em um nível básico, os LLMs geram texto com base em padrões aprendidos com seus dados de treinamento. Por si só, eles não sabem nada sobre seu negócio específico ou sobre informações em tempo real. A pesquisa vetorial ajuda a resolver esse problema, fornecendo ao LLM acesso aos seus próprios dados. Ela funciona transformando seus documentos e a pergunta do usuário em números que representam o significado das palavras de uma forma que facilita a comparação entre eles. O LLM pode, então, encontrar e usar as informações mais relevantes do seu banco de dados enquanto gera uma resposta. Essa abordagem, denominada geração aumentada por recuperação (RAG), ajuda o modelo a fornecer respostas mais precisas e contextualizadas.
Mas o verdadeiro comportamento agêntico vai além da recuperação. Um agente não é apenas um mecanismo de resposta a perguntas - é um LLM capacitado com um conjunto de ferramentas que ele pode escolher usar com base na solicitação do usuário. Essas ferramentas podem incluir pesquisa na Web, APIs, calculadoras ou funções de banco de dados. Os agentes podem invocar várias ferramentas conforme necessário no decorrer de uma única tarefa antes de retornar uma resposta. Ao fazer isso, eles podem executar ações de forma autônoma em nome do usuário.
Na maioria dos aplicativos, essas ferramentas acabam criando, lendo, atualizando ou excluindo dados em uma fonte de verdade, geralmente um banco de dados. Isso significa que o comportamento do agente geralmente executa operações CRUD padrão de acordo com a lógica comercial do aplicativo. Quanto melhor for a integração entre o agente e o banco de dados, mais capaz, consistente e seguro será o agente; e quanto melhor for o banco de dados, mais fácil será desenvolver agentes.
A escolha do banco de dados é importante na criação de um agente?
Normalmente, os agentes são criados usando estruturas agênticas, como o LangGraph. Essas estruturas ajudam os desenvolvedores a estruturar o fluxo lógico entre vários agentes, ferramentas e a lógica comercial que governa o comportamento do aplicativo. Aparentemente, esse desenvolvimento parece totalmente desvinculado de qualquer tecnologia de banco de dados específica - estruturas como a LangGraph se concentram na orquestração, não no armazenamento. No entanto, ver o banco de dados como uma entidade separada é uma visão míope.
Na prática, a escolha do banco de dados tem um grande impacto no projeto do agente, na integração da ferramenta e na eficiência da execução. Os agentes executam ações por meio de ferramentas que, em última análise, interagem com os dados. Assim, a natureza do banco de dados ou da camada de dados em seu aplicativo afeta significativamente a facilidade com que os agentes podem ser desenvolvidos e a eficácia com que podem operar.
O que você precisa em seu banco de dados para dar suporte aos agentes e como o Couchbase se encaixa
O projeto de aplicativos agênticos exige mais do que apenas um mecanismo de pesquisa vetorial. Você precisa de um banco de dados que ofereça suporte a modelos de interação avançados, desempenho em escala e simplicidade operacional:
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- Suporte nativo a JSON. Seu banco de dados deve armazenar dados em um formato que se alinhe naturalmente com os LLMs. O JSON é a estrutura mais intuitiva para essa finalidade, permitindo que os modelos o analisem e o entendam sem transformação. O Couchbase usa JSON nativamente, o que facilita a integração com agentes.
- Métodos de acesso flexíveis. Os agentes se beneficiam de várias maneiras de acessar os dados:
- Uso valor-chave pesquisas para acesso direto rápido - por exemplo, quando um agente recupera um perfil de usuário por ID para personalizar uma resposta sem examinar todo o conjunto de dados.
- Alavancagem SQL para consultas e uniões complexas, por exemplo, quando um agente precisa analisar o histórico de compras do cliente em várias tabelas para sugerir produtos relevantes ou sinalizar anomalias.
- Aplicar pesquisa vetorial para similaridade semântica - ideal quando um agente responde às perguntas do usuário recuperando artigos de conhecimento ou documentos que correspondam à intenção, não apenas à frase exata.
- Utilizar pesquisa de texto completo para conteúdo não estruturado, como quando um agente precisa encontrar todas as menções de um problema específico no feedback do cliente ou nos tíquetes de suporte.
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- Baixa latência e alta escalabilidade. Os aplicativos agênticos devem responder em tempo real. Seu banco de dados deve oferecer acesso de baixa latência e ser dimensionado horizontalmente de acordo com a demanda. A arquitetura memory-first e o modelo distribuído do Couchbase ajudam a garantir um desempenho consistente, mesmo sob carga.
- Simplicidade operacional e consolidação. O gerenciamento de bancos de dados separados para diferentes tipos de consulta complica seu sistema e torna o desenvolvimento mais lento. Uma plataforma unificada, como o Couchbase, reduz a carga operacional ao lidar com todos os tipos de consultas em um único local e, ao mesmo tempo, diminui o custo de armazenamento de várias cópias de dados e a manutenção de pipelines de dados complicados. Com o Couchbase, seus dados estão sempre disponíveis, não importa como você queira acessá-los.
O Couchbase oferece tudo isso em uma única plataforma.
Integração com o ecossistema de desenvolvimento de agentes
Estruturas como LangGraph e Langflow aprimoram ainda mais os aplicativos agênticos, estruturando interações e fluxos de trabalho em torno de LLMs. O Couchbase se integra aos principais componentes do ecossistema GenAI, fornecendo recuperadores LangChain e carregadores de documentos, mecanismos de cache semânticos e o checkpointer do LangGraph para dar suporte ao estado persistente e distribuído do agente. Além disso, as integrações com o Langflow permitem o design visual de pipelines LLM, enquanto o servidor MCP do Couchbase fornece uma interface padrão para acesso à ferramenta.
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- Veja aqui para ver as integrações mais recentes do Couchbase com o ecossistema GenAI.
Além disso, o Couchbase Capella™ AI Services - atualmente em Private Preview - está preparado para simplificar ainda mais o desenvolvimento de agentes. Esses serviços oferecem integrações totalmente gerenciadas e seguras entre o Capella e os LLMs, simplificando tudo, desde o armazenamento de vetores até a recuperação semântica, e acelerando o tempo de valorização dos aplicativos baseados em agentes.
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- Veja nossa Página de serviços de IA para obter mais informações.
Conclusão
Embora a pesquisa vetorial tenha sido amplamente adotada, o verdadeiro diferencial em aplicativos com agentes é a capacidade geral do banco de dados de lidar com diversos métodos de interação, escalabilidade e facilidade de uso. O Couchbase se destaca em todas essas áreas, fornecendo uma plataforma ideal para alimentar experiências agênticas robustas, eficientes e versáteis com LLMs.
