{"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\/pt\/press-releases\/couchbase-launches-the-ai-data-plane-the-operational-data-foundation-for-the-agentic-enterprise\/","title":{"rendered":"Couchbase Lan\u00e7a o AI Data Plane, a Base de Dados Operacional para a Empresa Agente"},"content":{"rendered":"

Camada de dados unificada da nuvem at\u00e9 a borda oferece aos agentes de IA de produ\u00e7\u00e3o a mem\u00f3ria, o contexto e o desempenho governados de que precisam para lembrar, raciocinar e agir com base no contexto em tempo real<\/span><\/i><\/p>\n\n\n\n

SAN JOSE, Calif. \u2013 30 de junho de 2026 \u2013 <\/b>Couchbase<\/a>, A Plataforma de Dados Operacionais para IA\u2122, anunciou hoje a disponibilidade geral do AI Data Plane, uma camada de infraestrutura de dados unificada para agentes de IA empresariais. O Couchbase AI Data PlaneTM oferece \u00e0s empresas mem\u00f3ria persistente para agentes, recupera\u00e7\u00e3o de contexto em tempo real e acesso consistente a dados da nuvem \u00e0 borda e dentro de suas arquiteturas de lakehouse. Ao consolidar os servi\u00e7os de dados fragmentados que estagnaram as implanta\u00e7\u00f5es de agentes em uma \u00fanica camada governada, as empresas podem passar de pilotos para agentes de n\u00edvel de produ\u00e7\u00e3o que entregam decis\u00f5es mais consistentes, experi\u00eancias de cliente mais ricas e ganhos de efici\u00eancia mensur\u00e1veis em escala.<\/p>\n\n\n\n

O AI Data Plane unifica a Mem\u00f3ria do Agente, um Cat\u00e1logo de Agentes para ferramentas de agentes descobertas e um servidor MCP autogerenciado e com suporte empresarial para integra\u00e7\u00e3o padronizada de protocolos de contexto de modelo. Ele consolida modelos de implanta\u00e7\u00e3o anteriores do Couchbase em uma \u00fanica arquitetura que roda em ambientes Couchbase Capella e autogerenciados, e \u00e9 complementado por novas funcionalidades do Enterprise Analytics 2.2 para federa\u00e7\u00e3o de lakehouse baseada em Apache Iceberg, al\u00e9m de um adaptador Trino (atualmente com lan\u00e7amento previsto para o 3\u00ba trimestre de 2026). A plataforma com suporte empresarial \u00e9 apoiada pela organiza\u00e7\u00e3o de engenharia e suporte da Couchbase, eliminando solu\u00e7\u00f5es pontuais e fornecendo \u00e0s equipes de plataforma uma \u00fanica superf\u00edcie operacional para os servi\u00e7os de dados dos quais seus agentes dependem. <\/p>\n\n\n\n

\u201cA maioria das empresas logo percebe que a transi\u00e7\u00e3o de projetos-piloto no estilo chat para sistemas de IA com comportamento aut\u00f4nomo em escala de produ\u00e7\u00e3o \u00e9, na verdade, um problema de dados, e n\u00e3o apenas um problema de modelo\u201d, afirmou Devin Pratt, diretor de pesquisa de IA, automa\u00e7\u00e3o, dados e an\u00e1lises da IDC. \u201cA IDC prev\u00ea que 80% dos casos de uso de IA com agentes exigir\u00e3o dados em tempo real, contextuais e amplamente acess\u00edveis; portanto, a arquitetura precisa oferecer suporte a isso. Abordagens que tornam a mem\u00f3ria do agente e a recupera\u00e7\u00e3o de contexto recursos de primeira classe do pr\u00f3prio banco de dados, como o AI Data Plane da Couchbase, resolvem essa quest\u00e3o diretamente. Ao unificar vetores, documentos, cache e dados operacionais em uma \u00fanica plataforma distribu\u00edda, da nuvem at\u00e9 a borda, a Couchbase reduz o custo de integra\u00e7\u00e3o que vem retardando as implanta\u00e7\u00f5es de agentes no mundo real e oferece \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es uma base mais govern\u00e1vel e escal\u00e1vel para a pr\u00f3xima onda de aplicativos impulsionados por IA.\u201d <\/p>\n\n\n\n

Mem\u00f3ria Persistente do Agente<\/strong>
\nOs CIOs que moldam suas estrat\u00e9gias de infraestrutura de IA precisam de uma plataforma de dados unificada que governe mem\u00f3ria, contexto e recupera\u00e7\u00e3o em todo o ciclo de vida do agente \u2013 n\u00e3o outra solu\u00e7\u00e3o pontual para integrar e manter. O Couchbase Agent Memory oferece isso, fornecendo uma camada de persist\u00eancia unificada como um \u00fanico servi\u00e7o dentro da plataforma de dados operacional, em vez de for\u00e7ar as equipes a unir caches, bancos de dados vetoriais e de documentos separados. Como \u00e9 independente de framework e validado com LangGraph, CrewAI e LlamaIndex, as equipes de engenharia podem trocar ou combinar frameworks de orquestra\u00e7\u00e3o sem reconstruir sua camada de mem\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 medida que as empresas passam de prot\u00f3tipos para agentes de produ\u00e7\u00e3o, a lacuna entre o que os agentes podem raciocinar e o que eles podem lembrar entre as sess\u00f5es se tornou um gargalo cr\u00edtico. Agentes simples podem ter sucesso com a busca vetorial, que o Couchbase oferece em escala de bilh\u00e3o, mas agentes de n\u00edvel de produ\u00e7\u00e3o exigem a capacidade de armazenar contexto conversacional, recuperar dados operacionais estruturados e manter o estado entre sess\u00f5es e rein\u00edcios, tudo com lat\u00eancia de submilissegundos no ponto de decis\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

\u201cO que mais importa para agentes de IA conversacional de n\u00edvel empresarial \u00e9 que a recupera\u00e7\u00e3o de dados seja r\u00e1pida, consistente e integrada. Quando voc\u00ea est\u00e1 executando intera\u00e7\u00f5es humano-agente de IA, tudo por tr\u00e1s das cenas precisa ser previs\u00edvel e consistente para fornecer uma intera\u00e7\u00e3o natural\u201d, disse Patrick Ferriter, SVP de Produto na Agora. \u201c\u00c9 isso que estamos resolvendo em conjunto com a Couchbase, e \u00e9 por isso que os escolhemos como parceiros para a camada de dados de nossa plataforma de IA conversacional. Cada um de nossos casos de uso de IA conversacional requer recupera\u00e7\u00e3o eficiente de dados para alimentar o pipeline para os agentes de IA, seja vendas outbound, atendimento ao cliente, IA f\u00edsica ou algo totalmente novo. Temos uma rela\u00e7\u00e3o de v\u00e1rios anos com a Couchbase e, \u00e0 medida que escalamos para cargas de trabalho de agentes, esta foi uma extens\u00e3o natural de nossa parceria.\u201d <\/p>\n\n\n\n

Constru\u00eddo para IA Ag\u00eantica na Edge<\/strong>
\nA transi\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es de IA com prompts \u00fanicos para arquiteturas de agentes aut\u00f4nomos e de v\u00e1rias etapas exp\u00f4s uma incompatibilidade fundamental entre como os agentes funcionam e como a maioria da infraestrutura de dados \u00e9 constru\u00edda, especialmente na borda. Agentes operam entre sess\u00f5es, acumulam contexto ao longo do tempo e devem agir sobre dados operacionais estruturados e embeddings n\u00e3o estruturados simultaneamente em nuvem, borda e dispositivos. O Couchbase AI Data Plane \u00e9 projetado para atender a esse conjunto completo de requisitos de dados.<\/p>\n\n\n\n

A taxa de transfer\u00eancia tamb\u00e9m \u00e9 igualmente cr\u00edtica, pois as cargas de trabalho de agentes podem exigir ordens de magnitude a mais da camada de dados do que as aplica\u00e7\u00f5es tradicionais. Cada a\u00e7\u00e3o do agente dispara recupera\u00e7\u00e3o de contexto, escritas na mem\u00f3ria e sincroniza\u00e7\u00e3o de estado em r\u00e1pida sucess\u00e3o, muitas vezes em milhares de sess\u00f5es simult\u00e2neas. O AI Data Plane \u00e9 projetado para essa escala, aproveitando a arquitetura comprovada de scale-out memory-first da Couchbase, que j\u00e1 suporta dezenas de milh\u00f5es de transa\u00e7\u00f5es por segundo com lat\u00eancia de sub-milissegundo para alguns dos as empresas mais exigentes do mundo<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

O AI Data Plane \u00e9 constru\u00eddo sobre a arquitetura distribu\u00edda multimodel da Couchbase, que suporta documentos JSON, chave-valor, consultas SQL para JSON, busca de texto completo, eventing e busca vetorial em um \u00fanico sistema distribu\u00eddo. O Agent Memory estende essa base com persist\u00eancia de sess\u00e3o e recupera\u00e7\u00e3o de contexto, enquanto o servidor MCP e o Agent Catalog fornecem as camadas de integra\u00e7\u00e3o e observabilidade necess\u00e1rias para implanta\u00e7\u00f5es de agentes em produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Enterprise Analytics 2.2: Federa\u00e7\u00e3o de Lakehouse com Iceberg e Trino<\/strong>
\nCouchbase tamb\u00e9m anunciou o Enterprise Analytics 2.2, uma expans\u00e3o significativa de seus recursos de an\u00e1lise que abre dados operacionais no Couchbase para o ecossistema lakehouse mais amplo, ao mesmo tempo em que fortalece o pr\u00f3prio mecanismo de consulta. O Enterprise Analytics 2.2 introduz federa\u00e7\u00e3o lakehouse Apache Iceberg, permitindo que as equipes consultem an\u00e1lises operacionais em tempo real do Couchbase ao lado de tabelas lakehouse existentes baseadas em Iceberg, sem ETL complexo ou duplica\u00e7\u00e3o de dados. Isso permite que empresas que adotam o Iceberg por seus benef\u00edcios de governan\u00e7a aberta, desempenho e ecossistema extraiam mais valor desses investimentos, integrando tabelas Iceberg na mesma plataforma que atende \u00e0s suas cargas de trabalho de agente.<\/p>\n\n\n\n

Os aprimoramentos de an\u00e1lise principal incluem suporte ao Google Cloud Storage, autentica\u00e7\u00e3o JWT, captura de dados de altera\u00e7\u00e3o do Oracle e SQL Server, consultas ass\u00edncronas de longa execu\u00e7\u00e3o, um conselheiro de \u00edndice, planos de consulta somente \u00edndice, suporte a UPDATE SQL++ e atualiza\u00e7\u00f5es de SDK correspondentes em Java, .NET, Python, JavaScript e Go. Esses aprimoramentos proporcionam \u00e0s equipes de plataforma an\u00e1lises mais r\u00e1pidas e governadas em suas ferramentas e linguagens existentes, para que possam criar e otimizar cargas de trabalho de IA e dados sem adicionar complexidade de infraestrutura.<\/p>\n\n\n\n

Um novo adaptador Trino, previsto para o terceiro trimestre, fornecer\u00e1 acesso SQL in-loco a dados operacionais do Couchbase a partir de plataformas baseadas em Trino, incluindo AWS Athena, Amazon EMR, Google Dataproc e Starburst. Isso elimina a necessidade de as empresas extra\u00edrem e replicarem dados ao vivo em armazenamentos anal\u00edticos separados antes de consultarem ao criar fluxos de trabalho de IA e an\u00e1lise que abrangem ambientes operacionais e de lakehouse. <\/p>\n\n\n\n

Melhorias no Capella iQ<\/strong>
\nCapella iQ, o assistente de consulta em linguagem natural da plataforma, agora suporta sele\u00e7\u00e3o de provedores de v\u00e1rios modelos com AWS Bedrock e OpenAI, governados por pol\u00edticas em n\u00edvel de organiza\u00e7\u00e3o. Os administradores podem controlar quais modelos est\u00e3o dispon\u00edveis para quais equipes, para que os custos de infer\u00eancia e os requisitos de resid\u00eancia de dados permane\u00e7am dentro das diretrizes organizacionais sem desacelerar os desenvolvedores individuais. Isso d\u00e1 \u00e0s equipes a flexibilidade de escolher o modelo certo para cada carga de trabalho, enquanto os administradores mant\u00eam os custos de infer\u00eancia, a conformidade e a resid\u00eancia de dados sob controle rigoroso por meio de pol\u00edticas centrais.<\/p>\n\n\n\n

Atualiza\u00e7\u00f5es de Aplicativos de Edge, Mobile e Distribu\u00eddos<\/strong>
\n\u00c0 medida que os agentes de IA se tornam parte da for\u00e7a de trabalho operacional, seus dados precisam acompanhar o trabalho, que cada vez mais acontece em dispositivos, no campo e na borda da rede, em vez de atr\u00e1s de uma mesa ou em um data center. O Couchbase estende o Plano de Dados de IA para a borda, para que agentes executados em ambientes m\u00f3veis e de borda possam acessar dados replicados e realizar pesquisa vetorial local, mesmo com conectividade intermitente ou sem conectividade.<\/p>\n\n\n\n

Novas inova\u00e7\u00f5es incluem:<\/p>\n\n\n\n