エージェントに記憶を与える
セッション、再起動、ユーザー、フレームワーク間で短期的および長期的な記憶を維持する。.
82.3%
LoCoMoベンチマークにおけるエージェントメモリのスコア
94%
LongMemEval-Mシングルセッションの想起
69.4%
LongMemEval-S の総合スコア
本番AIエージェントのためのデータレイヤー
Couchbase AI データプレーンは、本番環境のAIエージェントに、クラウド、セルフマネージド、ハイブリッド、エッジ、エアギャップ環境全体で、永続的なメモリ、管理されたデータアクセス、ツールとプロンプトの可視性、および高速なコンテキスト取得機能を提供します。エージェントメモリ、MCPサーバー、エージェントカタログをCouchbase上で統合します。.
AIとエージェントを統治する
プロンプト、ツール、トレース、メモリは、SQL++で検査できる単一の管理レイヤーにまとめます。.
エージェントデータを接続
エージェントに運用データ、ベクトル、ドキュメント、ツールへの標準化されたアクセス権を付与する。.
AIコストを管理する
永続的かつ累積的なエージェントの記憶により、トークンコストを桁違いに削減します。.
本番環境向けに構築された新しいAIデータプレーン機能
AIエージェントのパイロットから本番環境へのデプロイを、永続的なエージェントメモリ、Apache Icebergレイクハウスフェデレーション、Rustサポートによって合理化します。モバイル向けには、Bluetoothピアツーピア同期とReact Nativeサポートを提供します。.
Agent Memory (エージェントメモリ)
セッションをまたいだ永続的な短期・長期記憶。LangGraph、CrewAI、LlamaIndexでテスト済み。.
Apache Iceberg フェデレーション
Enterprise Analytics 2.2 の Iceberg lakehouse テーブルを、ETL やデータ重複なしでインプレースからクエリします。.
Bluetoothピアツーピア同期
Couchbase Lite 4.1は、完全に切断され、ネットワークゼロのエッジ環境でBluetooth経由でデータを同期します。.
React Native
高性能クロスプラットフォームアプリ向け Couchbase Lite React Native SDK 1.1。.
Rust SDK
キーバリューストア、クエリ、全文検索、ベクトルインデックスへの非同期ネイティブアクセス.
Couchbase Trino コネクター
Trino の分散クエリエンジンを使用して、Couchbase データベースに対してフェデレーテッド SQL クエリを実行します。. 近日公開
このリリースでも
主要なCouchbaseオペレーショナルデータプラットフォーム機能の進歩.
Capella iQ マルチモデル
AWS Bedrock または OpenAI を組織レベルのプロバイダーポリシーに従って選択してください。.
Agent Catalog (エージェントカタログ)
発見可能で、管理されたエージェントツールのエンタープライズサポートコンポーネント。.
Sync Gateway 4.1
ローリングアップグレード、高速な大規模データセットの再同期、システムメタデータの分離。.
エッジサーバー 1.1
クライアントレベルのアクセス制御、CORS、認証情報ローテーション、およびWindows/ARMサポート。.
Private Link を使用した Azure XDCR
プライベート接続経由でのデータセンター間レプリケーション、パブリックインターネットを経由しない.
MCP Server (MCPサーバー)
標準化されたモデルコンテキストプロトコル統合のための、エンタープライズサポート付きセルフマネージドMCPサーバー.
AIとエージェントのための統合データレイヤー
プロダクションエージェントには、メモリ、ツール、プロンプト、運用データ、トレース、コンテキストが必要ですが、それらのアセットはしばしば分散したシステムに存在します。Couchbase はそれらを 1 つの管理されたデータレイヤーに保持し、エージェントが使用したもの、関与したプロンプトのバージョン、応答を形成したデータについてチームに可視性を提供します。.
エージェントの動作を検査する
プロンプト、ツール、トレース、メモリ、運用データをまとめて、SQL++ でクエリを実行し、エージェントが何を使用し、なぜ応答したのかを正確に確認します。.
標準化されたデータアクセス
Couchbase MCPサーバーは、エージェントに、個別の統合層なしで、運用データ、ドキュメント、およびキャッシュへの標準化されたアクセスを提供します。.
チーム間で再利用可能
Agent Catalog は、プロンプト、ツール、エンドツーエンドのトレースを発見可能にし、チームがアプリケーション全体のエージェントの動作を検査、再利用、および管理できるようにします。.
フレームワークに依存しないメモリ
Agent MemoryはLangGraph、CrewAI、LlamaIndexと連携するため、チームはメモリインフラストラクチャを再構築することなく、フレームワークを切り替えたり組み合わせたりできます。.
お客様の声
“エージェント型ワークロードにスケールアップしていく中で、これはパートナーシップの自然な延長でした。”
0.5
セカンドエージェンティックトランザクションターゲット
4
実用的なエージェント型AIのユースケース
“CouchbaseがSQL++で行ったことは、ここ数十年でデータベース分野で行われた最も革新的なことの一つである。”
400%
より迅速なプランニング
$1M+
最適化あたりの節約額
“Couchbaseは、LinkedInのシステムで重要な役割を果たす、拡張性の高い分散データストアです。”
10M+
クエリー/秒
<4MS
25億以上のアイテムの平均待ち時間
もっと知りたい？
ウェビナー：エージェントは賢いが、データレイヤーは準備不足.
このウェブキャストとデモでは、AIエージェントが実際にリリースされずに終わるパイロットプロジェクトの墓場に入らないようにする方法をご紹介します。.
その方法を学ぶことができます:
- AIデータプレーンは、メモリ、ガバナンスされたデータアクセス、およびエージェントのオブザーバビリティを1つのレイヤーに統合します。
- エージェントメモリは、エージェントに永続的な記憶能力を与え、時間とともに賢く、よりパーソナライズされたものにします。
- Agent Catalogは、エージェンティックアプリのトレース機能により、すべてのプロンプト、ツール呼び出し、および決定を検査・監査可能にします
ブログ：あなたのAIエージェントはパイロット段階に留まっている。それはモデルの問題ではなく、データの問題だ。.
エンタープライズAIイニシアチブが、基盤となるデータの問題が原因で、なぜパイロット段階で定期的に停滞するのかをご説明します。.
- クラウド、セルフマネージド、エッジアーキテクチャ全体でネイティブに実行される、分散したデータサービスを単一の管理レイヤーに統合するCouchbase AIデータプレーンの仕組みを発見してください。.
- 本番グレードのエージェントを可能にする3つの柱、すなわちフレームワークに依存しないエージェントメモリ、標準ベースのMCPサーバーデータ接続、そして監査可能なエージェントカタログについて深く掘り下げます。.
- データレイヤーにセマンティックキャッシングを統合することで、応答時間がどのように短縮され、コストがどのように抑制されるかを調べてください。.
エージェント記憶裁判
エージェントメモリを試して、カスタムメモリ、検索、アクセス制御ロジックを削減しながら、AIエージェントがセッション、ユーザー、フレームワーク全体でどのようにコンテキストを保持できるかを確認してください。.
