Confluent komt met Streaming Agents voor AI agents

Streaming Agents brengt dataprocessen en AI-workflows bij elkaar en maakt zo enterprise-grade agentic AI mogelijk. Daarnaast worden eenvoudige, veilige verbindingen overal binnen de organisatie beschikbaar, inclusief large language models (LLM’s) en onderliggende modellen, tools en andere systemen. De functionaliteit versnelt de adoptie van agentic AI, maakt efficiëntere workflows mogelijk, levert sneller waarde op en biedt nieuwe zakelijke modellen en kansen.

'Iedere organisatie heeft agentic AI op de roadmap staan. Maar de meeste bedrijven blijven hangen in de prototypefase, waardoor ze achterlopen op organisaties die al meetbare resultaten boeken,' zegt Shaun Clowes, Chief Product Officer bij Confluent. 'Zelfs de meest slimme AI-agents moeten noodgedwongen blind navigeren als ze niet over de juiste context beschikken. Streaming Agents vereenvoudigt de ingewikkelde klus om tools en data te integreren die daadwerkelijke intelligentie creëren, waardoor organisaties een solide basis krijgen waarop ze AI-agents kunnen implementeren die betekenisvolle verandering mogelijk maken binnen de hele organisatie.'

Onderzoek door IDC toont aan dat organisaties in 2023 en 2024 gemiddeld 23 generatieve AI proof-of-concepts ontwikkelden, waarvan er slechts drie in productie zijn genomen. En van dat selecte gezelschap voldeed maar 62% aan de verwachtingen. Agents zijn zo krachtig als de tools en data waar ze toegang toe hebben, maar hedendaagse workflows zijn ontzettend complex en kostbaar, waardoor organisaties niet de volledige waarde van agentic AI kunnen ontsluiten. Waar bestaande AI-frameworks het eenvoudig maken om te beginnen met agents, worstelen veel teams ermee om realtime data te integreren in agentic AI-initiatieven, met hallucinaties en onbetrouwbare uitkomsten als gevolg.

'Hoewel de meeste organisaties investeren in agentic AI, kan hun data-architectuur de autonome besluitvormingstoepassingen die deze systemen vereisen niet ondersteunen,' zegt Stewart Bond, Vice President of Data Intelligence and Integration Software bij IDC. 'Organisaties moeten prioriteit geven aan agentic AI-oplossingen die een eenvoudige, veilige integratie bieden en realtime gegevens gebruiken voor de essentiële context die nodig is voor intelligente actie.'

Bouw en schaal realtime AI-agents met Streaming Agents

Streaming Agents zet agentic AI direct om naar gestroomlijnde processen om teams te helpen om event-driven agents te bouwen, implementeren en orkestreren met Apache Kafka® en Apache Flink®. Door gegevensverwerking en AI-redenering te verenigen, krijgen agenten toegang tot actuele contextuele gegevens uit realtimebronnen. Zo kunnen ze zich snel aanpassen aan en communiceren met andere agents en systemen als de omstandigheden veranderen. Streaming Agents is altijd ingeschakeld en werkt namens een bedrijf. Het werkt dynamisch, verwerkt grote hoeveelheden gegevensstromen en reageert direct op realtimesignalen met contextbewuste redenering, net zoals menselijke operators dat zouden doen. Streaming Agents kunnen bijvoorbeeld concurrerende prijzen hanteren door voortdurend de prijzen op verschillende e-commercesites te monitoren en de productprijzen op de site van een retailer automatisch bij te werken, zodat klanten het meest aantrekkelijk geprijsde aanbod zien.

Belangrijke eigenschappen van Streaming Agents zijn:

• Tool calling voor contextbewuste automatisering: Tool invocation via Model Context Protocol (MCP) maakt het voor agents mogelijk om de juiste externe tool te selecteren, zoals een database, software-as-a-service (SaaS) of API, zodat ze zinvolle actie kunnen ondernemen. Tool calling houdt rekening met wat er in het bedrijf gebeurt en wat andere systemen en agenten doen. 
• Connections voor veilige integraties: Verbind veilig en direct met modellen, vector databases en MCP dankzij Flink. Connections beschermt ook gevoelige gegevens, stimuleert hergebruik door connecties te delen over verschillende tabellen, modellen en functies, en centraliseert het beheer van grootschalige implementaties.
• External Tables and Search om AI-nauwkeurigheid te vergroten: Wees ervan verzekerd dat streaminggegevens verrijkt zijn met niet-Kafka gegevensbronnen, zoals relationele databases en REST API’s. Hierdoor bied je het meest complete totaaloverzicht over data. Dit verbetert de nauwkeurigheid van AI-besluitvorming, vector search en retrieval-augmented generation (RAG)-applicaties. Dit vermindert kosten en complexiteit dankzij het gebruik van Flink SQL en biedt de security- en netwerkmogelijkheden van  Confluent Cloud.
• Replayability voor iteratie en veiligheid: Agents kunnen worden ontwikkeld en geëvalueerd met gebruik van echte gegevens zonder live-bijwerkingen, waardoor dark launches, A/B-testen en snellere iteraties mogelijk worden.

Streaming Agents zijn nu beschikbaar in open preview.