Una capa de datos unificada de la nube al borde brinda a los agentes de IA de producción la memoria, el contexto y el rendimiento gobernados que necesitan para recordar, razonar y actuar sobre el contexto en tiempo real.

SAN JOSÉ, California – 30 de junio de 2026 – Couchbase, La Plataforma de Datos Operacionales para IA™, anunció hoy la disponibilidad general del AI Data Plane, una capa de infraestructura de datos unificada para agentes de IA empresariales. El Couchbase AI Data Plane™ brinda a las empresas memoria persistente para agentes, recuperación de contexto en tiempo real y acceso consistente a los datos desde la nube hasta el borde y dentro de sus arquitecturas lakehouse. Al colapsar los servicios de datos fragmentados que han obstaculizado las implementaciones de agentes en una única capa gobernada, las empresas pueden pasar de pilotos a agentes de nivel de producción que brindan decisiones más consistentes, experiencias de cliente más ricas y ganancias medibles de eficiencia a escala.

El AI Data Plane unifica Agent Memory, un Agent Catalog para herramientas de agente descubribles y un servidor MCP autogestionado con soporte empresarial para la integración estandarizada de protocolos de contexto de modelo. Consolida los modelos de implementación anteriores de Couchbase en una arquitectura única que se ejecuta en Couchbase Capella y entornos autogestionados, y se complementa con las nuevas capacidades de Enterprise Analytics 2.2 para la federación de lakehouse basada en Apache Iceberg, además de un adaptador Trino (actualmente se espera su lanzamiento en el tercer trimestre del calendario 2026). La plataforma respaldada por la empresa cuenta con el respaldo de la organización de ingeniería y soporte de Couchbase, eliminando soluciones puntuales y brindando a los equipos de plataforma una única superficie operativa para los servicios de datos de los que dependen sus agentes.

“La mayoría de las empresas se dan cuenta rápidamente de que pasar de proyectos piloto tipo chat a sistemas de IA con capacidad de agente listos para producción es, en realidad, un problema de datos, no solo un problema de modelos”, afirmó Devin Pratt, director de investigación de IA, automatización, datos y análisis de IDC. “IDC prevé que 80% de los casos de uso de IA con agentes requerirán datos en tiempo real, contextuales y ampliamente accesibles, por lo que la arquitectura debe estar preparada para ello. Los enfoques que convierten la memoria de los agentes y la recuperación de contexto en capacidades de primer orden de la propia base de datos, como el AI Data Plane de Couchbase, abordan esto directamente. Al unificar vectores, documentos, caché y datos operativos en una única plataforma distribuida, desde la nube hasta el borde, Couchbase reduce la carga de integración que ha estado ralentizando las implementaciones de agentes en el mundo real y brinda a las organizaciones una base más manejable y escalable para la próxima ola de aplicaciones impulsadas por IA”.”

Memoria Persistente del Agente
Los CIO que están definiendo sus estrategias de infraestructura de IA necesitan una plataforma de datos unificada que controle la memoria, el contexto y la recuperación a lo largo de todo el ciclo de vida del agente, en lugar de otra solución puntual que integrar y mantener. Couchbase Agent Memory ofrece esto al proporcionar una capa de persistencia unificada como un único servicio dentro de la plataforma de datos operativa, en lugar de obligar a los equipos a unir diferentes almacenes de caché, vectoriales y de documentos. Dado que no depende de un framework específico y está validado con LangGraph, CrewAI y LlamaIndex, los equipos de ingeniería pueden cambiar o combinar frameworks de orquestación sin tener que reconstruir su capa de memoria.

A medida que las empresas pasan de prototipos a agentes de producción, la brecha entre lo que los agentes pueden razonar y lo que pueden recordar entre sesiones se ha convertido en un cuello de botella crítico. Los agentes simples pueden tener éxito con la búsqueda vectorial, que Couchbase ofrece a escala de miles de millones, pero los agentes de grado de producción requieren la capacidad de almacenar contexto conversacional, recuperar datos operativos estructurados y mantener el estado entre sesiones y reinicios, todo con latencia sub-milisegundo en el punto de decisión.

“Lo que más importa para los agentes de IA conversacional de nivel empresarial es que la recuperación de datos sea rápida, consistente y fluida. Cuando se ejecutan interacciones humano-agente de IA, todo lo que ocurre entre bastidores debe ser predecible y consistente para proporcionar una interacción natural”, dijo Patrick Ferriter, vicepresidente sénior de Producto de Agora. “Eso es lo que estamos resolviendo junto con Couchbase, y es por eso que los elegimos como socios para la capa de datos de nuestra plataforma de IA conversacional. Cada uno de nuestros casos de uso de IA conversacional requiere una recuperación de datos eficiente para alimentar la canalización de los agentes de IA, ya sean ventas salientes, servicio al cliente, IA física o algo completamente nuevo. Hemos tenido una relación de varios años con Couchbase y, a medida que hemos escalado a cargas de trabajo de agentes, esta fue una extensión natural de nuestra asociación.”

Diseñado para IA Agéntica en el Borde
El cambio de aplicaciones de IA de un solo prompt a arquitecturas de agentes autónomos de varios pasos ha expuesto una incompatibilidad fundamental entre cómo funcionan los agentes y cómo se construye la mayoría de la infraestructura de datos, especialmente en el borde. Los agentes operan a través de sesiones, acumulan contexto a lo largo del tiempo y deben actuar simultáneamente sobre datos operativos estructurados y embeddings no estructurados a través de la nube, el borde y los dispositivos. El Couchbase AI Data Plane está diseñado para cumplir con todo este conjunto de requisitos de datos.

El rendimiento es igualmente fundamental, ya que las cargas de trabajo agentivas pueden exigir órdenes de magnitud más de la capa de datos que las aplicaciones tradicionales. Cada acción del agente desencadena la recuperación de contexto, escrituras en memoria y sincronización de estado en rápida sucesión, a menudo a través de miles de sesiones concurrentes. El AI Data Plane está diseñado para esta escala, aprovechando la probada arquitectura memory-first de escalabilidad horizontal de Couchbase, que ya admite decenas de millones de transacciones por segundo con latencia de sub-milissegundo para algunos de los las empresas más exigentes del mundo.

El AI Data Plane se basa en la arquitectura distribuida multimodelo de Couchbase, que soporta documentos JSON, clave-valor, consultas SQL para JSON, búsqueda de texto completo, eventing y búsqueda vectorial en un único sistema distribuido. Agent Memory extiende esta base con persistencia de sesión y recuperación de contexto, mientras que el servidor MCP y el Agent Catalog proporcionan las capas de integración y observabilidad necesarias para implementaciones de agentes en producción.

Enterprise Analytics 2.2: Federación de Lakehouse con Iceberg y Trino
Couchbase también anunció Enterprise Analytics 2.2, una importante expansión de sus capacidades analíticas que abre los datos operativos en Couchbase al ecosistema lakehouse más amplio, al tiempo que fortalece el propio motor de consulta. Enterprise Analytics 2.2 introduce la federación lakehouse Apache Iceberg, lo que permite a los equipos consultar análisis operativos en tiempo real desde Couchbase junto con tablas lakehouse existentes basadas en Iceberg abiertas, sin ETL complejos ni duplicación de datos. Esto permite a las empresas que adoptan Iceberg por sus beneficios de gobernanza abierta, rendimiento y ecosistema obtener más valor de esas inversiones al integrar tablas Iceberg en la misma plataforma que atiende sus cargas de trabajo de agentes.

Las mejoras principales en analítica incluyen soporte para Google Cloud Storage, autenticación JWT, captura de datos de cambio (CDC) para Oracle y SQL Server, consultas asíncronas de larga duración, un asesor de índices, planes de consulta solo por índice, soporte para UPDATE en SQL++ y actualizaciones de SDK correspondientes en Java, .NET, Python, JavaScript y Go. Estas mejoras brindan a los equipos de plataforma analíticas más rápidas y con mayor gobernanza a través de sus herramientas e idiomas existentes, de modo que puedan crear y optimizar cargas de trabajo de IA y datos sin agregar complejidad a la infraestructura.

Un nuevo adaptador de Trino, previsto para el tercer trimestre, proporcionará acceso SQL in situ a datos operativos de Couchbase desde plataformas basadas en Trino, como AWS Athena, Amazon EMR, Google Dataproc y Starburst. Esto elimina la necesidad de que las empresas extraigan y repliquen datos en vivo en almacenes analíticos separados antes de consultarlos al crear flujos de trabajo de IA y analítica que abarcan entornos operativos y de lakehouse.

Mejoras de Capella iQ
Capella iQ, el asistente de consultas en lenguaje natural de la plataforma, ahora admite la selección de múltiples proveedores de modelos con AWS Bedrock y OpenAI, regidos por políticas a nivel de organización. Los administradores pueden controlar qué modelos están disponibles para qué equipos, de modo que los costos de inferencia y los requisitos de residencia de datos permanezcan dentro de los límites de la organización sin ralentizar a los desarrolladores individuales. Esto brinda a los equipos la flexibilidad de elegir el modelo adecuado para cada carga de trabajo, mientras que los administradores mantienen los costos de inferencia, el cumplimiento y la residencia de datos estrictamente controlados a través de políticas centrales.

Actualizaciones de aplicaciones en el borde, móviles y distribuidas
A medida que los agentes de IA se vuelven parte de la fuerza laboral operativa, sus datos deben seguir al trabajo, que cada vez más ocurre en dispositivos, en el campo y en el borde de la red, en lugar de detrás de un escritorio o en un centro de datos. Couchbase extiende el Plano de Datos de IA al borde, para que los agentes que se ejecutan en entornos móviles y de borde puedan acceder a datos replicados y realizar búsquedas vectoriales locales, incluso con conectividad intermitente o nula.

Las nuevas innovaciones incluyen:

• Couchbase Lite (CBL) 4.1: Sincronización nativa de igual a igual (peer-to-peer) integrada a través de Bluetooth, con cambio automático a Wi-Fi para una colaboración más confiable en entornos de borde desconectados. Una API de Android modernizada con soporte nativo @Serializable de Kotlin elimina el código repetitivo de mapeo de datos y permite actualizaciones de interfaz de usuario eficientes y reactivas a través de serialización directa y detección de cambios basada en delta, mientras que los nuevos enlaces de API de C++ simplifican la creación de aplicaciones integradas de alto rendimiento.
• Edge Server 1.1: Control de acceso a nivel de cliente para permisos locales granulares, compatibilidad CORS para aplicaciones de borde basadas en navegador, rotación simplificada de credenciales para flotas de dispositivos distribuidas y compatibilidad ampliada con las arquitecturas de Windows y ARM.
  React Native 1.1: El soporte de nivel empresarial con integración de Turbo Module otorga a los equipos móviles multiplataforma acceso directo al rendimiento de Couchbase Lite sin la sobrecarga del puente.
• Sync Gateway 4.1: Puerta de enlace de sincronización de datos de la nube al borde para actualizaciones continuas no disruptivas y resincronización distribuida concurrente para cargas de trabajo de alto volumen, lo que reduce la sobrecarga operativa para implementaciones empresariales. Disponible como servicio administrado a través de App Services.

“La capa de base de datos es donde la IA agentiva escala o se estanca, y la mayor parte de la industria todavía está tratando la memoria del agente como una ocurrencia tardía”, dijo Barry Morris, Director de Producto y Estrategia de Couchbase. “Creamos el AI Data Plane porque nuestros clientes nos dijeron que conectar bases de datos vectoriales, de caché y documentales separadas para cada agente era el mayor obstáculo para sus cronogramas de producción. Agent Memory les brinda una capa de persistencia unificada e independiente del framework que opera de manera idéntica en entornos en la nube y autogestionados, desde la nube hasta el borde, y que se ejecuta con la latencia que sus agentes realmente necesitan. Eso es lo que se necesita para pasar de la fase piloto a la producción, y los proveedores que entiendan esto definirán la categoría de infraestructura para la próxima década de la IA.”

Disponibilidad
Todos los productos listados anteriormente están disponibles de inmediato, con la excepción del adaptador Trino, que llegará en el tercer trimestre. Los detalles de precios y empaque están disponibles en www.couchbase.com/precios.

Recursos adicionales:

• Para más información, visite https://www.couchbase.com/products/releases/