Streaming Agents
Crea, despliega y organiza agentes event-driven de forma nativa en Apache Flink® para conseguir automatizaciones más inteligentes y en tiempo real por toda tu empresa.
Siempre activos, reproducibles y listos para producción
Los agentes viven en streams de datos para actuar sobre un contexto actualizado
Desarrollados sobre Flink y Kafka totalmente gestionados
¿Qué son los Streaming Agents?
Los Streaming Agents (o «agentes en streaming») te permiten crear, probar, desplegar y orquestar agentes event-driven utilizando Flink y Kafka totalmente gestionados en una plataforma unificada. 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.
Tanto si estás automatizando la prevención del fraude como si quieres personalizar tus recomendaciones de productos, los Streaming Agents te ayudan a pasar de pequeñas demostraciones de agentes a sistemas multiagente event-driven y listos para producción.
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Unifica el procesamiento en streaming y la IA
Simplifica el desarrollo al incorporar agentes en los streams de datos y trabajar directamente con modelos de IA en Flink. Combina trabajos de procesamiento en streaming (como unir, filtrar o enriquecer) y flujos de trabajo de agentes de IA en la misma pipeline: te permitirá reducir la complejidad operativa al tiempo que empoderas a todo tu equipo de desarrollo para convertirse en ingenieros de IA con las API de Flink que ya conocen.
Aprovecha el contexto más actualizado
Las empresas necesitan que los agentes sean sus ojos en un negocio en movimiento. Sin embargo, la mayoría de agentes de IA carecen de percepción en tiempo real. Cuando se ejecutan como trabajos de Flink en pipelines de procesamiento en streaming, los Streaming Agents pueden acceder a la información más reciente y precisa del negocio en el momento en que hay que tomar una decisión, sin ningún retraso ni sondeo de datos. Siempre están encendidos, son conscientes del estado y mantienen el contexto con el tiempo.
Integra cualquier modelo, herramienta y sistema de datos fácilmente
Completar una integración no tiene que pasar por unir sistemas dispares. Utiliza tus herramientas preferidas y las API de Flink con soporte nativo para conectarte a grandes modelos de lenguaje (LLM) y modelos de embedding, llamar a herramientas con el Model Context Protocol (MCP) y enriquecer datos de otros sistemas con External Tables y Vector Search.
Garantiza la fiabilidad y la seguridad de los agentes
Mantén la visibilidad y el control totales con conexiones seguras, controles de acceso basados en funciones (RBAC), capacidad de repetición integrada, pruebas de modo oscuro y flujos de eventos gobernados y rastreables.
Haz realidad tu propio sistema multiagente y event-driven
Los Streaming Agents son event-driven por diseño: se comunican sin dependencias rígidas, colaboran con otros agentes y se adaptan a las entradas en tiempo real. Al estar impulsados por Kora Engine, es posible crear patrones multiagente fiables —como Orchestrator-Worker o patrones jerárquicos— que hacen realidad un sinfín de casos de uso a nivel enterprise.
El registro inmutable de Kafka proporciona la capacidad de reproducir eventos, donde los Streaming Agents tienen memoria y el contexto es basado en eventos; esto te permite rebobinar, depurar, probar y auditar fácilmente el comportamiento de los agentes para iterar más rápido y de forma segura.
Automatiza procesos empresariales de gran volumen
Personalización de productos en tiempo real
Los Streaming Agents ingieren datos en tiempo real de las interacciones con los clientes, aprovechan el contexto de los sistemas internos (como el historial de compras, clickstream o inventarios), utilizan un LLM para entender preferencias e intenciones, y luego personalizan al instante las recomendaciones de productos; es decir, se adaptan continuamente para aumentar la conversión y optimizar la relación con los clientes.
Detección e investigación de anomalías
Al monitorizar los streams de datos operativos —como las tasas de caída en las llamadas, la calidad de la señal o el uso de ancho de banda—, los Streaming Agents detectan patrones inusuales, correlacionan señales entre fuentes de datos, utilizan un LLM para evaluar la causas más probables y el impacto, y luego activan los pasos necesarios para remediar la situación o se comunican con los equipos adecuados, lo que reduce significativamente el tiempo medio de resolución (MTTR).
Precios competitivos
Los Streaming Agents activan automáticamente las herramientas MCP para rastrear los sitios web de la competencia en busca de precios en tiempo real de los productos que haya en el carrito, actualizan el pedido del cliente para ofrecer los precios más bajos, notifican al cliente cuánto han ahorrado por correo electrónico y registran cada cambio de precios en un sistema CRM.
«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».
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