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Confluent Intelligence
Desarrolla sistemas de IA en tiempo real y con conciencia del contexto
Confluent Intelligence permite que los sistemas de IA aprendan continuamente de los datos históricos y actúen en tiempo real. Utilízalo para desarrollar agentes de IA, generación aumentada por recuperación (RAG) y flujos de trabajo de machine learning para IA, o para proporcionar contexto con Apache Kafka® y Apache Flink®.
Crea agentes event-driven diseñados para una mayor velocidad y escalabilidad
Ofrece contexto en tiempo real a los agentes para que puedan tomar mejores decisiones
Acelera la toma de decisiones con funciones nativas de machine learning
¿Qué es Confluent Intelligence?
Confluent Intelligence es un servicio totalmente gestionado en Confluent Cloud para desarrollar sistemas de IA en tiempo real, reproducibles, ricos en contexto e impulsados por Kafka y Flink. Los sistemas de IA que se construyen sobre LLM deben estar basados en datos reales y poder tomar decisiones en tiempo real en la fase de producción. Confluent Intelligence cierra ese ciclo al combinar la evaluación histórica, el procesamiento continuo y el servicio en tiempo real con sus funcionalidades únicas:
- Funciones integradas de machine learning para la detección de anomalías, la prevención del fraude y la previsión
- Streaming Agents que se ejecutan de forma nativa en Kafka y Flink para automatizar los flujos de trabajo
- Real-Time Context Engine para ofrecer un contexto estructurado y fiable a cualquier aplicación o agente de IA a través de MCP
Confluent Intelligence está impulsado por la plataforma de streaming de datos, por lo que utiliza los mismos datos gobernados y en tiempo real que llegan a tu empresa para alimentar tu IA: al utilizar una misma plataforma, consigues información segura, contextual y lista para la producción a cualquier escala.
Presentación del Real-Time Context Engine
La visión de Confluent para el streaming en la era IA: el impulso de un motor de contexto en tiempo real
Una columna vertebral en tiempo real para la IA con Confluent + Google
Cómo impulsar sistemas multiagente uniendo MCP y A2A
Cómo potenciar los agentes de IA con protocolo del contexto del modelo (MCP)
Un tutorial de IA basada en agentes con los MCP de Anthropic, Claude LLM y Confluent
Agentes siempre activos e integrados en tus streams
Streaming Agents reúne los flujos de trabajo de procesamiento de datos e IA, lo que facilita la creación y ejecución de agentes event-driven directamente en Flink. Gracias a su acceso a datos contextualizados en tiempo real, los Streaming Agents son particularmente útiles en flujos de trabajo a nivel enterprise, porque pueden supervisar, tomar decisiones fundamentadas y actuar al instante: justo cuando ocurre cada eventos operativos.
Integraciones fluidas
Conéctate de forma segura y escalable a cualquier modelo, herramienta o sistema de datos mediante un servidor de Model Context Protocol (MCP) para obtener un contexto completo y en tiempo real.
Automatizaciones con contexto
Permite a los agentes operar dinámicamente con trabajos de Flink en streams de datos enriquecidos y gobernados, sin sondeos ni retrasos.
Reproducción y depuración
Resuelve las mayores lagunas en los sistemas de IA con una observabilidad de extremo a extremo que te permita probar, depurar, evaluar, auditar y recuperarte de manera fiable de los fallos, para poder iterar más rápido y de forma segura.
RAG en tiempo real
Suministra continuamente un contexto actualizado para la búsqueda semántica y generación aumentada por recuperación (RAG) que te permita convertir cualquier topic de Kafka en un flujo de incrustaciones (embeddings) vectoriales.
Contexto actualizado para mejorar las decisiones de la IA
Ofrece un contexto estructurado y en tiempo real desde los datos enriquecidos de tu empresa a cualquier sistema de IA —como LangChain, Bedrock, Agentforce y Claude, entre otros— a través de MCP con nuestro Real-Time Context Engine. Totalmente gestionado en Confluent Cloud, proporciona un contexto gobernado y en tiempo real.
Alimenta cualquier aplicaci ón o agente de IA con baja latencia
Proporciona datos en directo, estructurados y relevantes —en lugar de instantáneas obsoletas— a cualquier agente de IA, copiloto y modelo, en cualquier lugar.
Siempre sincronizado con los datos y sistemas de origen
Unifica los datos históricos y los datos en streaming, actualizándolos automáticamente a medida que cambian la lógica o las características, para garantizar que las decisiones reflejen el contexto actual.
Sin necesidad de gestionar ninguna infraestructura
Elimina la complejidad y céntrate en crear IA con un protocolo del contexto del modelo (MCP) totalmente gestionado. Además, tendrás acceso de forma nativa a funciones de autenticación, RBAC, registros de auditoría y observabilidad. Y todo ello, sin experiencia previa en Kakfa o Flink.
Machine learning en tiempo real
Ejecuta pipelines sofisticadas de ML para la detección de fraudes y anomalías, pronósticos, análisis de sentimiento y mucho más que te permitan activar flujos de trabajo de IA. Utiliza las funciones nativas de Apache Flink para integrar funcionalidades de aprendizaje automático directamente en los streams de datos, con lo que podrás simplificar los procesos de trabajo y acceder a información precisa y accionable.
Detección de anomalías
Identifica desviaciones inesperadas en tiempo real para mejorar la calidad de los datos y acelerar las tomas de decisiones.
Pronósticos
Realiza análisis en tiempo real y obtén información procesable de tus datos en streaming sin necesidad de un equipo de expertos en ciencia de datos.
Preprocesamiento de ML
Transforma las características en representaciones más adecuadas para los procesadores posteriores.
Invoca modelos de IA/ML remotos
Simplifica el desarrollo y la implementación de IA con una plataforma unificada que sirva tanto para el procesamiento de datos como para las tareas de IA/ML.
Confluent Intelligence se integra perfectamente con tu infraestructura de IA. Puedes desplegarla en los principales proveedores de la nube y conectarte con los líderes en búsqueda vectorial, bases de datos y frameworks de IA. Aprovecha las colaboraciones estratégicas y los integradores de sistemas para acelerar tus proyectos de IA en tiempo real.
Crea pipelines de RAG en tiempo real
Alimenta tus pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) con datos empresariales en vivo y gobernados a través de External Tables. Transmite contexto fresco de Kafka y Flink directamente a LangChain, Bedrock o Claude —sin reconstrucciones de índices o procesos de ETL manuales— para que cada respuesta refleje los datos más actuales de tu negocio.
Detecta anomalías, fraude y pronostica tendencias
Ejecuta flujos de trabajo de machine learning en tiempo real para detectar anomalías, prevenir el fraude y predecir la demanda. Las funciones de ML basadas en flujos en Kafka y Flink analizan continuamente las operaciones, los eventos de red y el comportamiento de los clientes, para que tus sistemas puedan identificar riesgos y predecir resultados antes de que ocurran.
«La plataforma de Confluent nos permite transmitir los cambios a medida que ocurren, y eso garantiza que nuestras herramientas de IA siempre ofrezcan la información más relevante y oportuna».
«El streaming de datos será una pieza indispensable para las empresas de servicios financieros en el futuro, especialmente en los casos de uso de IA/ML, donde la capacidad de transmitir datos, implementar automatizaciones de flujos de trabajo y realizar predicciones en tiempo real son clave para el éxito».
«Todo el mundo quiere IA, pero lo difícil es conseguir que los datos de alta calidad se muevan en tiempo real. La plataforma de streaming de datos Confluent hace que eso sea posible. Es la base que pone en movimiento nuestros datos y los lleva a dondequiera que los necesitemos».
«Una buena IA necesita buenos datos. Confluent es nuestra fuente de información: la plataforma de streaming de datos proporciona contexto y orquestación para que nuestros agentes de IA automaticen los flujos de trabajo y aceleren nuestra transformación hacia una ciudad inteligente».
Los nuevos desarrolladores reciben 400 dólares en créditos para gastar durante los primeros 30 días. Puedes probarlo sin largas conversaciones con ningún equipo de ventas.
Estos son algunos ejemplos de lo que puedes conseguir con Confluent:
- Desarrollar con bibliotecas cliente para lenguajes como Java y Python, código de ejemplo, más de 120 conectores preconstruidos y una extensión de Visual Studio Code.
- Aprender con cursos disponibles a la carta, certificaciones y una comunidad mundial de expertos.
- Operar desde una interfaz de línea de comandos (CLI), con compatibilidad con IaC para Terraform y Pulumi, y observabilidad de OpenTelemetry.
Puedes registrarte desde la cuenta de tu marketplace en la nube preferido o crear una cuenta de Confluent gratis.
Confluent Cloud
Servicio cloud-native totalmente gestionado para Apache Kafka®
Confluent Intelligence | FAQs
What is Confluent Intelligence and how does it help build AI applications?
Confluent Intelligence is a fully managed service on Confluent Cloud, designed for building real-time, context-rich AI systems. It unifies the essential components for production AI—stream processing, state management, and context delivery—into a single stack. This allows developers to build and deploy event-driven, context-aware AI applications powered by Apache Kafka® and Flink® without the heavy operational burden of managing complex infrastructure.
How do "Streaming Agents" work within Confluent Intelligence?
Streaming Agents is a framework for building, testing, and deploying event-driven AI agents directly on your data streams using fully managed Flink and Kafka. Because these agents run as Flink jobs within the stream processing pipeline, they have access to the freshest, most accurate view of your business. This enables them to monitor events and take instant, informed actions as they happen, making them ideal for enterprise automation and real-time decision-making.
What makes Confluent Intelligence uniquely suited for real-time generative AI (GenAI) applications?
Confluent Intelligence is uniquely suited for GenAI because it solves the critical challenge of providing real-time, trustworthy context. It combines AI agents that can live in your data streams, a real-time context engine and native ML functions, allowing GenAI applications to access live, indexed data and building event-driven AI without requiring developers to write custom Kafka code or build complex data polling mechanisms.
Can I use my own machine learning models with Confluent Intelligence?
Yes. Confluent Intelligence allows you to execute sophisticated AI and machine learning pipelines. In addition to native Flink functions for anomaly detection and forecasting, it provides the capability to invoke remote AI/ML models. This simplifies the development and deployment of your AI applications by providing a unified platform for both data processing and your custom AI/ML tasks.
How does Confluent Intelligence help create and use embeddings for AI?
Confluent Intelligence streamlines the process of creating vector embeddings for your AI applications. You can choose your preferred embedding model and transform a text column within a Kafka topic into a continuous stream of vector embeddings. This real-time embedding creation is essential for powering use cases like Retrieval-Augmented Generation (RAG) and semantic search in your GenAI applications.
What are some real-world use cases for AI Agents built on Confluent?
The platform is designed for a variety of enterprise use cases, including:
- Real-time Copilots: Building intelligent assistants that use current, contextual data from over 120 sources to provide more accurate decision-making.
- Workflow Automation: Orchestrating complex business processes with AI Agents that run continuously, with humans kept in the loop for critical decisions.
- Real-time Fraud Detection: Using integrated anomaly detection on live transaction streams to identify and block fraudulent activity in milliseconds.
What is the Model Context Protocol (MCP) and why is it important for AI Agents?
Model Context Protocol (MCP) is an open standard that provides a universal way for AI models to connect to data sources and tools. MCP is transformative for agentic AI because it enables you to provide agents with improved context and give them access to a rich toolkit of capabilities by simply connecting it to relevant MCP servers.