Представляем Managed Agent Memory, Managed MCP Server и новые улучшенные функции Couchbase Operational Insights

ИИ-агенты сейчас являются одними из самых активных пользователей ваших данных. В июне 2026 года автоматизированный трафик превысил человеческий трафик в интернете: согласно данным Cloudflare Radar, 57,5% запросов теперь поступают от машин. Каждый добавляемый вами агент требует еще одного хранилища памяти для синхронизации, еще одной пользовательской интеграции для проверки безопасности, а также дополнительных мощностей графических процессоров (GPU) для расчета и оплаты. Релиз Couchbase в октябре избавляет вас от всех трех забот. Managed Agent Memory предоставляет вашим агентам единое хранилище памяти, которое Couchbase запускает за вас. Managed MCP Server заменяет интеграции для каждого агента единым регулируемым путем к вашим данным. А бессерверные модели Amazon Bedrock в Capella с семантическим кэшированием означают отсутствие необходимости рассчитывать емкость GPU и меньшее количество вызовов моделей для оплаты.

Couchbase всегда создавала продукты с расчетом на будущее

Ничто из этого не является кардинальной сменой курса. Couchbase изначально создавалась на базе архитектуры, ориентированной на оперативную память, поскольку приложениям, для которых мы предназначались, требовались ответы за миллисекунды. Мы вынесли Couchbase на периферию — на телефоны, полевые устройства и круизные лайнеры, чтобы бизнес продолжал работать независимо от того, работает сеть или нет. И мы встроили векторный поиск в ту же платформу, избавив клиентов от необходимости запускать еще одну базу данных.

Сложите все это воедино, и вы получите то, чего агентный ИИ ожидает от уровня данных: скорость машинного масштаба, гибкие данные, единое место для их администрирования и свободу работы в облаке, в собственном дата-центре или на периферии. Именно поэтому мы называем Couchbase платформой оперативных данных для ИИ (Operational Data Platform for AI®).

В июне мы представили Couchbase AI Data Plane™ на этой основе. Текущий релиз развивает ее дальше.

Что нового в Couchbase AI Data Plane?

Couchbase AI Data Plane — это управляемый слой данных и памяти, который предоставляет ИИ-агентам постоянную память, регулируемый доступ к данным и инструментам, а также согласованный контекст от облака до периферии. Все это работает на одном движке и одной копии ваших данных, поэтому агенты работают с живыми оперативными данными, а не с ночной выгрузкой. Model Service, AI Functions и Agent Catalog уже работают как управляемые службы в Couchbase Capella. Теперь к ним на AWS присоединяются Agent Memory и MCP Server, а Model Service получает два новых варианта.

Managed Agent Memory

Couchbase Agent Memory хранит долгосрочные факты, контекст с истекающим по расписанию сроком действия и семантическую выборку в одном JSON-хранилище за единым API, заменяя три или четыре отдельных хранилища, которые многие команды используют сегодня.

Управляемая версия развертывается из интерфейса Capella за считанные минуты, а Couchbase берет на себя исправление ошибок, обновление и мониторинг. Она не зависит от фреймворков, использует стандартные OIDC и OAuth2 для контроля доступа и передает модели только тот контекст, который ей необходим, что позволяет сократить расходы на токены.

Managed MCP Server

Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, который ИИ-агенты используют для подключения к инструментам и данным. Couchbase MCP Server предоставляет каждому агенту единый регулируемый путь к вашим данным Couchbase, поэтому никому не нужно писать пользовательскую интеграцию для каждого агента, а правила доступа хранятся в одном месте.

Управляемая версия работает как однопользовательский сервер в вашей среде Capella, поставляется с более чем 20 готовыми инструментами для работы со схемой, запросами и состоянием кластера, а по умолчанию доступна только для чтения.

Бессерверные передовые модели с семантическим кэшированием

Capella Model Service теперь предлагает бессерверные передовые модели от Amazon Bedrock, включая Claude, Llama 4, Nova, Mistral и Cohere. Вы платите за токен, поэтому нет необходимости подготавливать, рассчитывать, резервировать или оплачивать парк GPU во время его простоя.

Интеграция также включает семантическое и разговорное кэширование для приложений и агентов, созданных на базе Bedrock. Когда новый вопрос означает то же самое, что и уже отвеченный, ответ берется из кэша, а не из очередного вызова модели, что позволяет кардинально сократить количество вызовов LLM.

Векторизация через частные сети

Векторные представления (эмбеддинги) — это числовые представления смысла, которые обеспечивают работу векторного поиска. Их создание часто подразумевает передачу данных через общедоступный интернет, именно здесь многие проекты в области ИИ застревают на этапе проверки безопасности. Теперь Capella генерирует эмбеддинги через вашу собственную учетную запись Amazon Bedrock с помощью AWS PrivateLink, поэтому трафик остается конфиденциальным, а ваши оперативные данные остаются в Couchbase.

Couchbase Analytics теперь называется Couchbase Operational Insights

Тот же движок, та же команда, новое название. Capella Analytics теперь называется Capella Operational Insights и является полностью управляемой службой. Enterprise Analytics теперь называется Enterprise Operational Insights — для команд, которые запускают Couchbase локально или в собственном облаке.

Зачем нужен ребрендинг? Термин «аналитика» описывает категорию. «Operational Insights» описывает то, что делает продукт: анализ в реальном времени оперативных данных из Couchbase и других источников с возвратом результатов в те самые данные, которые ваши приложения и агенты будут читать дальше. И начиная с Enterprise Operational Insights, продукт понимает не только числа, но и смысл.

Что нового в Operational Insights

Векторный поиск в SQL++: выполняйте поиск по смыслу с помощью уже привычного вам языка запросов. Векторы хранятся в ваших JSON-документах рядом с остальными данными, поэтому нет необходимости синхронизировать отдельную векторную базу данных.
Семантическая кластеризация: новое предложение CLUSTER BY группирует записи по смыслу, а затем подсчитывает и агрегирует каждую группу в рамках одного запроса. Находите темы в тысячах отзывов или обращений в службу поддержки, не тегируя ни единого из них.
Пользовательские функции Python (UDF): пишите пользовательские функции на Python и вызывайте их из SQL++ как любые встроенные функции, чтобы ваши собственные модели машинного обучения работали там, где хранятся данные. Эти возможности появляются сначала в Enterprise Operational Insights. Это значит, что тональность стенограммы обращения в поддержку и выручка по аккаунту наконец-то могут учитываться в одном и том же запросе.

Эти возможности появляются сначала в Enterprise Operational Insights. Это значит, что тональность стенограммы обращения в поддержку и выручка по аккаунте наконец-то могут учитываться в одном и том же запросе.

Убедитесь в этом сами

Ознакомьтесь с полным октябрьским релизом: узнайте, что нового в Couchbase
Познакомьтесь с плоскостью данных ИИ: изучите Couchbase AI Data Plane
Посмотрите Operational Insights в действии: посмотрите видео об Operational Insights на YouTube

Часто задаваемые вопросы

Что случилось с Couchbase Analytics? Couchbase Analytics теперь называется Couchbase Operational Insights. Capella Analytics стала Capella Operational Insights, а Enterprise Analytics стала Enterprise Operational Insights. Это тот же продукт на той же основе, но с новым названием и новыми возможностями, такими как векторный поиск и семантическая кластеризация в SQL++.

Могу ли я самостоятельно запустить Agent Memory и MCP Server? Да. Обе службы доступны в версиях для самостоятельного управления с теми же API, что и версии в Capella. Самостоятельно управляемая Agent Memory теперь поддерживает многоузловые развертывания для лучшего масштабирования и высокой доступности.

Когда эти возможности станут доступны? Все они уже общедоступны (General Availability). Managed Agent Memory, Managed MCP Server и интеграция с Amazon Bedrock работают в Couchbase Capella на AWS, а новые функции Operational Insights появляются в первую очередь в Enterprise Operational Insights.