Eine vereinheitlichte Datenschicht von der Cloud bis zum Edge gibt Produktions-KI-Agenten den gesteuerten Speicher, den Kontext und die Leistung, die sie benötigen, um sich an Echtzeitkontexte zu erinnern, darüber nachzudenken und auf sie zu reagieren.

SAN JOSE, Kalifornien – 30. Juni 2026 – Couchbase, The Operational Data Platform for AI™, hat heute die allgemeine Verfügbarkeit des AI Data Plane bekannt gegeben, einer einheitlichen dateninfrastrukturellen Ebene für unternehmensweite KI-Agenten. Das Couchbase AI Data PlaneTM bietet Unternehmen persistenten Agentenspeicher, Echtzeit-Kontextabruf und konsistenten Datenzugriff von der Cloud bis zum Edge und in ihre Lakehouse-Architekturen. Durch die Zusammenführung fragmentierter Datendienste, die die Bereitstellung von Agenten behindert haben, in einer einzigen, gesteuerten Ebene können Unternehmen von Pilotprojekten zu produktionsreifen Agenten übergehen, die konsistentere Entscheidungen, reichhaltigere Kundenerlebnisse und messbare Effizienzsteigerungen in großem Maßstab liefern.

Die AI Data Plane vereint Agent Memory, einen Agent Catalog für auffindbare Agent-Tools und einen unternehmensgestützten, selbstverwalteten MCP-Server für die standardisierte Integration von Model-Context-Protokollen. Sie konsolidiert frühere Couchbase-Bereitstellungsmodelle in einer einzigen Architektur, die sowohl auf Couchbase Capella als auch in selbstverwalteten Umgebungen läuft, und wird durch neue Enterprise Analytics 2.2-Funktionen für die auf Apache Iceberg basierende Lakehouse-Federation sowie einen Trino-Adapter ergänzt (der voraussichtlich im 3. Quartal 2026 auf den Markt kommt). Die unternehmensgestützte Plattform wird durch die Ingenieurs- und Supportorganisation von Couchbase gestützt, wodurch Point-Solutions eliminiert und Plattformteams eine einzige operative Oberfläche für die Datendienste erhalten, von denen ihre Agenten abhängen.

“Die meisten Unternehmen stellen schnell fest, dass der Übergang von Pilotprojekten im Chat-Stil zu produktionsreifen agentenbasierten Systemen in Wirklichkeit ein Datenproblem und nicht nur ein Modellproblem ist”, sagte Devin Pratt, Research Director für KI, Automatisierung, Daten und Analytik bei IDC. “IDC geht davon aus, dass 80% der Anwendungsfälle für agentenbasierte KI Echtzeitdaten, kontextbezogene und breit zugängliche Daten erfordern werden, sodass die Architektur dies unterstützen muss. Ansätze, die den Agentenspeicher und den Kontextabruf zu erstklassigen Funktionen der Datenbank selbst machen, wie beispielsweise die AI Data Plane von Couchbase, gehen dieses Problem direkt an. Durch die Vereinheitlichung von Vektoren, Dokumenten, Cache und Betriebsdaten auf einer einzigen verteilten Plattform – von der Cloud bis zum Edge – reduziert Couchbase den Integrationsaufwand, der den Einsatz von Agenten in der Praxis bisher gebremst hat, und bietet Unternehmen eine besser steuerbare, skalierbare Grundlage für die nächste Welle KI-gestützter Anwendungen.”

Anhaltender Agentenspeicher
CIOs, die ihre KI-Infrastrukturstrategien entwickeln, benötigen eine einheitliche Datenplattform, die Speicher, Kontext und Abruf über den gesamten Agentenlebenszyklus hinweg verwaltet – keine weitere Einzellösung, die integriert und gewartet werden muss. Couchbase Agent Memory bietet dies, indem es eine einheitliche Persistenzschicht als einzelnen Dienst innerhalb der operativen Datenplattform bereitstellt, anstatt Teams zu zwingen, separate Caching-, Vektor- und Dokumentenspeicher zusammenzufügen. Da es Framework-unabhängig ist und mit LangGraph, CrewAI und LlamaIndex validiert wurde, können Entwicklungsteams Orchestrierungsframeworks wechseln oder kombinieren, ohne ihre Speicherschicht neu aufbauen zu müssen.

Da Unternehmen von Prototypen zu Produktionsagenten übergehen, ist die Lücke zwischen dem, worüber Agenten nachdenken können, und dem, woran sie sich über Sitzungen hinweg erinnern können, zu einem kritischen Engpass geworden. Einfache Agenten können mit Vektorsuche erfolgreich sein, die Couchbase im Milliardenmaßstab anbietet, aber produktionsreife Agenten benötigen die Fähigkeit, Konversationskontext zu speichern, strukturierte operative Daten abzurufen und den Zustand über Sitzungen und Neustarts hinweg aufrechtzuerhalten, und das alles mit Latenzzeiten im Sub-Millisekundenbereich am Entscheidungspunkt.

“Am wichtigsten für unternehmensgerechte KI-Chatbots ist, dass die Datenabfrage schnell, konsistent und nahtlos erfolgt. Wenn Sie Interaktionen zwischen Menschen und KI-Agenten durchführen, muss alles im Hintergrund vorhersehbar und konsistent sein, um eine natürliche Interaktion zu ermöglichen”, sagte Patrick Ferriter, SVP of Product bei Agora. “Das ist es, was wir gemeinsam mit Couchbase lösen, und deshalb haben wir sie als Partner für die Datenschicht unserer KI-Chatbot-Plattform gewählt. Jeder unserer KI-Chatbot-Anwendungsfälle erfordert eine effiziente Datenabfrage, um die Pipeline für KI-Agenten zu speisen, sei es im Outbound-Vertrieb, im Kundenservice, bei physischer KI oder bei etwas völlig Neuem. Wir haben eine mehrjährige Beziehung zu Couchbase, und da wir in die Agenten-Workloads skaliert sind, war dies eine natürliche Erweiterung unserer Partnerschaft.”

Entwickelt für Agentic AI am Edge
Der Wandel von KI-Anwendungen mit einzelnen Aufforderungen zu mehrstufigen, autonomen Agentenarchitekturen hat eine fundamentale Diskrepanz zwischen der Funktionsweise von Agenten und der Art und Weise, wie die meisten Dateninfrastrukturen aufgebaut sind, insbesondere am Edge, aufgedeckt. Agenten arbeiten über Sitzungen hinweg, sammeln im Laufe der Zeit Kontext und müssen gleichzeitig auf strukturierte operative Daten und unstrukturierte Embeddings über Cloud, Edge und Geräte hinweg zugreifen. Die Couchbase AI Data Plane ist so konzipiert, dass sie diese vollständige Palette von Datenanforderungen erfüllt.

Durchsatz ist ebenso entscheidend, da agentenbasierte Workloads ein Vielfaches mehr von der Datenschicht verlangen können als herkömmliche Anwendungen. Jede Agentenaktion löst in schneller Folge Kontextabruf, Speicherzugriffe und Synchronisierung des Zustands aus, oft über Tausende gleichzeitiger Sitzungen hinweg. Die AI Data Plane ist für diese Skalierung konzipiert und nutzt die bewährte, auf Out-of-Memory-Architektur basierende Couchbase-Architektur, die bereits zehntausende von Transaktionen pro Sekunde mit Latenzen unterhalb einer Millisekunde für einige der die anspruchsvollsten Unternehmen der Welt.

Die AI Data Plane baut auf der verteilten Multi-Model-Architektur von Couchbase auf, die JSON-Dokumente, Key-Value, SQL für JSON-Abfragen, Volltextsuche, Eventing und Vektorsuche in einem einzigen verteilten System unterstützt. Agent Memory erweitert diese Grundlage um Sitzungspersistenz und Kontextabruf, während der MCP-Server und der Agent Catalog die für Produktionsbereitstellungen von Agenten erforderlichen Integrations- und Beobachtungsschichten bereitstellen.

Enterprise Analytics 2.2: Lakehouse-Föderation mit Iceberg und Trino
Couchbase kündigte außerdem Enterprise Analytics 2.2 an, eine bedeutende Erweiterung seiner Analysefunktionen, die operative Daten in Couchbase für das breitere Lakehouse-Ökosystem öffnet und gleichzeitig die Abfrage-Engine selbst stärkt. Enterprise Analytics 2.2 führt die Apache Iceberg Lakehouse-Federation ein, die es Teams ermöglicht, operative Echtzeit-Analysen von Couchbase neben bestehenden offenen Iceberg-basierten Lakehouse-Tabellen abzufragen, ohne komplexe ETL-Prozesse oder Datenredundanz. Dadurch können Unternehmen, die Iceberg aufgrund seiner Vorteile in Bezug auf offene Governance, Leistung und Ökosystem einsetzen, mehr Wert aus diesen Investitionen ziehen, indem sie Iceberg-Tabellen in dieselbe Plattform integrieren, die ihre Agenten-Workloads bedient.

Zu den Kernanalyseverbesserungen gehören die Unterstützung von Google Cloud Storage, JWT-Authentifizierung, Change Data Capture für Oracle und SQL Server, asynchrone langlaufende Abfragen, ein Indexberater, Index-only-Abfragepläne, SQL++ UPDATE-Unterstützung und entsprechende SDK-Updates für Java, .NET, Python, JavaScript und Go. Diese Verbesserungen ermöglichen es Plattformteams, schnellere, besser kontrollierte Analysen über ihre bestehenden Tools und Sprachen hinweg durchzuführen, sodass sie KI- und Datenworkloads erstellen und optimieren können, ohne die Komplexität der Infrastruktur zu erhöhen.

Ein neuer Trino-Adapter, der im 3. Quartal erwartet wird, wird den direkten SQL-Zugriff auf operative Couchbase-Daten von Trino-basierten Plattformen, einschließlich AWS Athena, Amazon EMR, Google Dataproc und Starburst, ermöglichen. Dies erspart Unternehmen die Notwendigkeit, Live-Daten zu extrahieren und in separate analytische Speicher zu replizieren, bevor sie bei der Erstellung von KI- und Analyse-Workflows abgefragt werden können, die operative Umgebungen und Lakehouse-Umgebungen umfassen.

Capella iQ Verbesserungen
Capella iQ, der Assistent für natürliche Sprachabfragen der Plattform, unterstützt jetzt die Auswahl mehrerer Modell-Anbieter mit AWS Bedrock und OpenAI, die durch organisationsweite Richtlinien gesteuert werden. Administratoren können steuern, welche Modelle für welche Teams verfügbar sind, sodass Inferenzkosten und Anforderungen an den Datensitz innerhalb der organisatorischen Randbedingungen bleiben, ohne einzelne Entwickler zu verlangsamen. Dies gibt Teams die Flexibilität, das richtige Modell für jede Arbeitslast zu wählen, während Administratoren die Inferenzkosten, die Compliance und den Datensitz über zentrale Richtlinien streng kontrollieren.

Edge-, Mobile- und verteilte Anwendungsaktualisierungen
Da KI-Agenten Teil der operativen Belegschaft werden, müssen ihre Daten die Arbeit verfolgen, die zunehmend auf Geräten, im Feld und am Netzwerkrand stattfindet und nicht hinter einem Schreibtisch oder in einem Rechenzentrum. Couchbase erweitert die KI-Daten-Ebene auf den Edge, sodass Agenten, die in mobilen und Edge-Umgebungen laufen, auf replizierte Daten zugreifen und lokale Vektorsuchen durchführen können, selbst bei unterbrochener oder keiner Konnektivität.

Neueste Innovationen umfassen:

• Couchbase Lite (CBL) 4.1: Native, integrierte Peer-to-Peer-Synchronisierung über Bluetooth mit automatischem Umschalten auf WLAN für zuverlässigere Zusammenarbeit in getrennten Edge-Umgebungen. Eine modernisierte Android API mit nativem Kotlin @Serializable-Support eliminiert Boilerplate-Datenmappings und ermöglicht effiziente, reaktive UI-Updates durch direkte Serialisierung und Delta-basierte Änderungsdetektion, während neue C++ API-Bindings den Aufbau performanter eingebetteter Anwendungen vereinfachen.
• Edge Server 1.1: Clientseitige Zugriffskontrolle für feingranulare lokale Berechtigungen, CORS-Unterstützung für browserbasierte Edge-Anwendungen, vereinfachte Credential-Rotation für verteilte Geräteflotten und erweiterte Plattformunterstützung für Windows- und ARM-Architekturen.
  React Native 1.1: Enterprise-Support mit Turbo Module Integration bietet plattformübergreifenden mobilen Teams direkten Zugriff auf die Leistung von Couchbase Lite ohne Brücken-Overhead.
• Sync Gateway 4.1: Cloud-zu-Edge-Datensynchronisations-Gateway für nicht-unterbrechende Rollout-Upgrades und gleichzeitige verteilte Resynchronisation für Workloads mit hohem Volumen, wodurch der Betriebsaufwand für Unternehmenseinsätze reduziert wird. Verfügbar als verwalteter Dienst über App Services.

“Die Datenbankebene ist, wo agentische KI entweder skaliert oder ins Stocken gerät, und die meisten in der Branche betrachten Agentenspeicher immer noch als nachrangig”, sagte Barry Morris, Chief Product and Strategy Officer bei Couchbase. “Wir haben die AI Data Plane entwickelt, weil uns unsere Kunden sagten, dass das Zusammenfügen separater Vektor-, Caching- und Dokumentenspeicher für jeden Agent der größte Engpass bei ihren Produktionszeiten war. Agent Memory bietet ihnen eine vereinheitlichte, framework-agnostische Persistenzschicht, die in Cloud- und selbstverwalteten Umgebungen von der Cloud bis zum Edge identisch funktioniert und bei der Latenz ausgeführt wird, die ihre Agenten tatsächlich benötigen. Das ist es, was notwendig ist, um vom Pilotprojekt zur Produktion zu gelangen – und die Anbieter, die dies verstehen, werden die Infrastrukturkategorie für das nächste Jahrzehnt der KI definieren.”

Verfügbarkeit
Alle oben genannten Produkte sind sofort verfügbar, mit Ausnahme des Trino-Adapters, der im dritten Quartal erhältlich sein wird. Preis- und Verpackungsdetails finden Sie unter www.couchbase.de/preise.

Zusätzliche Ressourcen:

• Für weitere Informationen besuchen Sie https://www.couchbase.com/products/releases/