{"id":7832,"date":"2026-06-30T06:00:09","date_gmt":"2026-06-30T13:00:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/\/press-releases\/couchbase-launches-the-ai-data-plane-the-operational-data-foundation-for-the-agentic-enterprise\/"},"modified":"2026-06-30T06:00:09","modified_gmt":"2026-06-30T13:00:09","slug":"couchbase-launches-the-ai-data-plane-the-operational-data-foundation-for-the-agentic-enterprise","status":"publish","type":"press-releases","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/it\/press-releases\/couchbase-launches-the-ai-data-plane-the-operational-data-foundation-for-the-agentic-enterprise\/","title":{"rendered":"Couchbase lancia l'AI Data Plane, la base dati operativa per l'Enterprise Agentic"},"content":{"rendered":"

Un livello dati unificato dal cloud all'edge offre agli agenti AI di produzione la memoria, il contesto e le prestazioni governate di cui hanno bisogno per ricordare, ragionare e agire su un contesto in tempo reale.<\/span><\/i><\/p>\n\n\n\n

SAN JOSE, California \u2013 30 giugno 2026 \u2013 <\/b>Couchbase<\/a>, La Piattaforma di Dati Operativi per AI\u2122, ha annunciato oggi la disponibilit\u00e0 generale di AI Data Plane, uno strato unificato di infrastruttura dati per agenti AI aziendali. Il Couchbase AI Data PlaneTM offre alle aziende memoria persistente per gli agenti, recupero di contesto in tempo reale e accesso ai dati coerente dal cloud all'edge e nelle loro architetture lakehouse. Collassando i servizi dati frammentati che hanno bloccato le implementazioni degli agenti in un unico strato governato, le aziende possono passare da progetti pilota ad agenti di livello produttivo che offrono decisioni pi\u00f9 coerenti, esperienze cliente pi\u00f9 ricche e guadagni di efficienza misurabili su larga scala.<\/p>\n\n\n\n

Il piano dati AI unifica la memoria degli agenti, un catalogo di agenti per strumenti di agenti scopribili e un server MCP supportato dall'azienda e auto-gestito per l'integrazione standardizzata dei protocolli di contesto del modello. Consolida i precedenti modelli di distribuzione di Couchbase in un'unica architettura che funziona su Couchbase Capella e ambienti auto-gestiti, ed \u00e8 completata dalle nuove funzionalit\u00e0 di Enterprise Analytics 2.2 per la federazione lakehouse basata su Apache Iceberg oltre a un adattatore Trino (attualmente previsto per il lancio nel terzo trimestre del 2026). La piattaforma supportata dall'azienda \u00e8 supportata dall'organizzazione di ingegneria e supporto di Couchbase, eliminando soluzioni puntuali e fornendo ai team di piattaforma una singola superficie operativa per i servizi dati da cui dipendono i loro agenti. <\/p>\n\n\n\n

\u201cLa maggior parte delle aziende si rende presto conto che il passaggio da progetti pilota basati su chat a sistemi agentici di livello produttivo \u00e8 in realt\u00e0 un problema legato ai dati, non solo ai modelli\u201d, ha affermato Devin Pratt, direttore della ricerca per l\u2019intelligenza artificiale, l\u2019automazione, i dati e l\u2019analisi presso IDC. \u201cIDC prevede che l\u201d80% dei casi d\u2019uso dell\u2019IA basata su agenti richieder\u00e0 dati in tempo reale, contestuali e ampiamente accessibili, pertanto l\u2019architettura dovr\u00e0 supportare tali requisiti. Gli approcci che rendono la memoria degli agenti e il recupero del contesto funzionalit\u00e0 di primo piano del database stesso, come l\u2019AI Data Plane di Couchbase, affrontano direttamente questa sfida. Unificando vettori, documenti, cache e dati operativi in un\u2019unica piattaforma distribuita, dal cloud all\u2019edge, Couchbase riduce gli oneri di integrazione che hanno finora rallentato le implementazioni degli agenti nel mondo reale e offre alle organizzazioni una base pi\u00f9 gestibile e scalabile per la prossima ondata di applicazioni basate sull\u2019IA\u00bb.\u201d <\/p>\n\n\n\n

Memoria Persistente dell'Agente<\/strong>
\nI CIO che stanno plasmando le loro strategie di infrastruttura AI necessitano di una piattaforma dati unificata che governi memoria, contesto e recupero durante l'intero ciclo di vita dell'agente, non un'ulteriore soluzione puntuale da integrare e mantenere. Couchbase Agent Memory offre questo, fornendo uno strato di persistenza unificato come singolo servizio all'interno della piattaforma dati operativa, invece di costringere i team a collegare separatamente cache, archivi vettoriali e di documenti. Poich\u00e9 non dipende da framework specifici ed \u00e8 convalidato con LangGraph, CrewAI e LlamaIndex, i team di ingegneria possono passare da un framework di orchestrazione all'altro o combinarli senza ricostruire il loro strato di memoria.<\/p>\n\n\n\n

Man mano che le aziende passano dai prototipi agli agenti di produzione, il divario tra ci\u00f2 di cui gli agenti possono ragionare e ci\u00f2 di cui possono ricordare tra le sessioni \u00e8 diventato un collo di bottiglia critico. Agenti semplici possono avere successo con la ricerca vettoriale, che Couchbase offre su scala di miliardi, ma gli agenti di livello di produzione richiedono la capacit\u00e0 di archiviare il contesto conversazionale, recuperare dati operativi strutturati e mantenere lo stato tra sessioni e riavvii, il tutto con latenza inferiore al millisecondo nel punto decisionale.<\/p>\n\n\n\n

\u201cCi\u00f2 che conta di pi\u00f9 per gli agenti di IA conversazionale di livello enterprise \u00e8 che il recupero dei dati sia rapido, coerente e fluido. Quando si eseguono interazioni tra esseri umani e agenti di IA, tutto ci\u00f2 che avviene dietro le quinte deve essere prevedibile e coerente per fornire un'interazione naturale\u201d, ha dichiarato Patrick Ferriter, SVP of Product presso Agora. \u201cQuesto \u00e8 ci\u00f2 che stiamo risolvendo insieme a Couchbase, ed \u00e8 il motivo per cui li abbiamo scelti come partner per lo strato dati della nostra piattaforma di IA conversazionale. Ognuno dei nostri casi d'uso di IA conversazionale richiede un efficiente recupero dei dati per alimentare la pipeline degli agenti di IA, che si tratti di vendite outbound, assistenza clienti, IA fisica o qualcosa di completamente nuovo. Abbiamo una relazione pluriennale con Couchbase e, man mano che siamo cresciuti verso carichi di lavoro agenti, questa \u00e8 stata un'estensione naturale della nostra partnership\u201d.\u201d <\/p>\n\n\n\n

Costruito per l'intelligenza artificiale agentiva all'edge<\/strong>
\nIl passaggio da applicazioni AI a prompt singolo a architetture di agenti autonomi multi-step ha rivelato un disallineamento fondamentale tra il modo in cui funzionano gli agenti e come \u00e8 costruita la maggior parte dell'infrastruttura dati, specialmente all'edge. Gli agenti operano attraverso sessioni, accumulano contesto nel tempo e devono agire contemporaneamente su dati operativi strutturati e embedding non strutturati attraverso cloud, edge e dispositivi. Il Couchbase AI Data Plane \u00e8 progettato per soddisfare questa intera gamma di requisiti dei dati.<\/p>\n\n\n\n

Il throughput \u00e8 ugualmente critico, poich\u00e9 i carichi di lavoro agentici possono richiedere ordini di grandezza maggiori dal data layer rispetto alle applicazioni tradizionali. Ogni azione dell'agente innesca il recupero del contesto, le scritture in memoria e la sincronizzazione dello stato in rapida successione, spesso su migliaia di sessioni concorrenti. L'AI Data Plane \u00e8 progettato per questa scala, sfruttando la collaudata architettura memory-first di Couchbase, che supporta gi\u00e0 decine di milioni di transazioni al secondo con latenza inferiore al millisecondo per alcune delle le imprese pi\u00f9 esigenti del mondo<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Il piano dati AI si basa sull'architettura multi-modello distribuita di Couchbase, che supporta documenti JSON, key-value, query SQL per JSON, ricerca full-text, eventing e ricerca vettoriale in un unico sistema distribuito. La memoria dell'agente estende questa base con la persistenza della sessione e il recupero del contesto, mentre il server MCP e il catalogo degli agenti forniscono gli strati di integrazione e osservabilit\u00e0 necessari per i deployment di agenti in produzione.<\/p>\n\n\n\n

Enterprise Analytics 2.2: Federation del Lakehouse con Iceberg e Trino<\/strong>
\nCouchbase ha anche annunciato Enterprise Analytics 2.2, una significativa espansione delle sue capacit\u00e0 di analisi che apre i dati operativi in Couchbase al pi\u00f9 ampio ecosistema lakehouse, rafforzando al contempo il motore di query stesso. Enterprise Analytics 2.2 introduce la federazione lakehouse Apache Iceberg, consentendo ai team di interrogare analytics operativi in tempo reale da Couchbase insieme alle tabelle lakehouse esistenti basate su Iceberg senza ETL complessi o duplicazione dei dati. Questo consente alle aziende che adottano Iceberg per i suoi vantaggi in termini di governance aperta, prestazioni ed ecosistema di ottenere maggior valore da tali investimenti integrando le tabelle Iceberg nella stessa piattaforma che serve i loro carichi di lavoro agent\".<\/p>\n\n\n\n

I miglioramenti dell'analisi principale includono il supporto per Google Cloud Storage, l'autenticazione JWT, la data capture dei cambiamenti di Oracle e SQL Server, query asincrone a lunga esecuzione, un consulente di indicizzazione, piani di query solo per indice, supporto UPDATE SQL++ e aggiornamenti SDK corrispondenti per Java, .NET, Python, JavaScript e Go. Questi miglioramenti offrono ai team di piattaforma analisi pi\u00f9 veloci e governate su strumenti e linguaggi esistenti, in modo che possano creare e ottimizzare carichi di lavoro di IA e dati senza aumentare la complessit\u00e0 infrastrutturale.<\/p>\n\n\n\n

Un nuovo adattatore Trino, previsto per il terzo trimestre, fornir\u00e0 l'accesso SQL in loco ai dati operativi di Couchbase da piattaforme basate su Trino, tra cui AWS Athena, Amazon EMR, Google Dataproc e Starburst. Ci\u00f2 elimina la necessit\u00e0 per le imprese di estrarre e replicare dati live in archivi analitici separati prima di interrogarli, quando si creano flussi di lavoro di intelligenza artificiale e analisi che coprono ambienti operativi e lakehouse. <\/p>\n\n\n\n

Miglioramenti di Capella iQ<\/strong>
\nCapella iQ, l'assistente per le query in linguaggio naturale della piattaforma, ora supporta la selezione di pi\u00f9 fornitori di modelli con AWS Bedrock e OpenAI, governata da policy a livello di organizzazione. Gli amministratori possono controllare quali modelli sono disponibili per quali team, in modo che i costi di inferenza e i requisiti di residenza dei dati rimangano all'interno delle linee guida organizzative senza rallentare i singoli sviluppatori. Ci\u00f2 conferisce ai team la flessibilit\u00e0 di scegliere il modello giusto per ogni carico di lavoro, mentre gli amministratori mantengono i costi di inferenza, la conformit\u00e0 e la residenza dei dati strettamente controllati attraverso policy centrali.<\/p>\n\n\n\n

Aggiornamenti di Edge, Mobile e Applicazioni Distribuite<\/strong>
\nMan mano che gli agenti AI diventano parte della forza lavoro operativa, i loro dati devono seguire il lavoro, che avviene sempre pi\u00f9 su dispositivi, sul campo e al confine della rete piuttosto che dietro una scrivania o in un data center. Couchbase estende il piano dati AI all'edge, in modo che gli agenti in esecuzione in ambienti mobili e edge possano accedere ai dati replicati ed eseguire ricerche vettoriali locali, anche con connettivit\u00e0 intermittente o assente.<\/p>\n\n\n\n

Le nuove innovazioni includono:<\/p>\n\n\n\n