ИИ-агенты
Создавайте AI-агентов, которые думают быстрее и умнее, с Zilliz Cloud (полностью управляемый Milvus)
Build Smarter AI Agents with Zilliz Cloud
Zilliz Cloud powers high-performance AI Agents with the fastest vector retrieval they need for memory and context in complex, multi-step decision-making, enabling real-time search and intelligent responses.
Store and retrieve private knowledge at scale
Supports short-term and long-term memory with Zilliz Cloud’s persistent vector storage and lightning-fast retrieval across billions of records of unstructured data, including text, images, videos, and audio.
Power real-time, context-aware agent interactions
Enable hybrid semantic and full-text search capabilities with Zilliz Cloud to ensure your AI agents retrieve relevant data based on meaning and metadata.
Integrate seamlessly with your AI agent stack
Zilliz Cloud easily connects to widely used AI tools like LangChain, LlamaIndex, and OpenAI to support agentic retrieval-augmented generation (RAG), memory components, and more.
Scale multi-agent systems effortlessly without performance loss
Zilliz Cloud auto-scales with your workload, so whether you’re deploying one agent or one thousand, your vector search stays fast and reliable.
Как Zilliz Cloud обеспечивает работу ИИ-агентов
ИИ-агенты — это автономные системы, способные воспринимать, рассуждать и действовать для достижения цели, часто в сложных или динамичных средах. Независимо от того, выступают ли они в роли ассистентов, исследователей, копилотов или пользователей совместных инструментов, эти агенты полагаются на один критически важный компонент: быстрый и точный доступ к знаниям.
Zilliz Cloud (управляемая VectorDB на базе Milvus) предоставляет высокопроизводительную инфраструктуру векторного поиска, которая делает это возможным, обеспечивая память, извлечение и многоагентное взаимодействие в масштабе.
| Возможность ИИ-агента | Как Zilliz Cloud делает это возможным |
|---|---|
| 🧠 Память одного агента | ИИ-агентам нужно помнить пользовательские вводы, шаги или разговоры. Zilliz предоставляет постоянное векторное хранилище для долгосрочной и краткосрочной памяти, обеспечивая воспоминание между сессиями. |
| 🤝 Многоагентное взаимодействие | В сложных рабочих процессах агенты должны делиться контекстом и распределять задачи. Zilliz обеспечивает общие векторные хранилища для совместной работы в реальном времени без узких мест. |
| 🔁 Автономная RAG (Retrieval-Augmented Generation) | Для обоснованных результатов ИИ-агенты извлекают релевантные знания перед генерацией ответов. Zilliz обеспечивает низколатентный, масштабируемый векторный поиск для поддержки агентных RAG-пайплайнов. |
| 🧩 Рассуждение Chain-of-Thought (CoT) | ИИ-агенты размышляют и рассуждают пошагово. С Zilliz они могут хранить и извлекать векторизованные следы предыдущих действий, чтобы учитывать их в будущих решениях. |
| 🔐 Изоляция памяти с учетом арендатора | ИИ-агентам, работающим с разными пользователями или проектами, нужны отдельные пространства памяти. Zilliz поддерживает изоляцию на уровне нескольких коллекций и фильтрацию на основе метаданных для защищенной, ограниченной памяти. |
Присоединяйтесь к нам, чтобы изучить стремительный рост ИИ-агентов и научиться создавать интеллектуальных ассистентов с использованием LLM, Zilliz Cloud / Milvus и многих других ИИ-технологий.
Посмотрите этот плейлист, чтобы найти больше записей вебинаров об ИИ-агентах.