Nada supera o código aberto! O MiniMax acaba de lançar o M2.1, e os desenvolvedores estão chamando-o de "Claude a 10% do custo." - 72,5% SWE-Multilingual. Supera o Sonnet 4.5 - 88,6% VIBE-bench. Supera o Gemini 3 Pro Eu usei-o para construir um estúdio de AI que transforma qualquer site em um podcast. 100% código aberto.

Estive a construir Agentes de IA em produção durante mais de um ano. Aqui está um problema comum que os desenvolvedores enfrentam quando escalam agentes para produção: Eles normalmente equilibram entre serviços separados para vetores, dados estruturados e sessões. Três pools de conexão diferentes. Três estratégias de backup. Três painéis de monitorização. O ciclo do agente em si é simples, com raciocínio, ferramentas e memória, mas a infraestrutura torna-se o gargalo. Se você quiser ver uma maneira mais limpa de lidar com isso, construí um agente usando @MongoDB como o único backend para tudo. Trabalhei com a equipe deles para compartilhar isso com você. A configuração é simples: ↳ Comece com um documento PDF. O agente responderá a perguntas sobre ele enquanto se lembra de conversas passadas. ↳ Primeiro, divida o PDF e incorpore-o usando o modelo da Voyage AI. Essas incorporações vão diretamente para o MongoDB com um índice de vetor. ↳ Em seguida, você define duas ferramentas: uma para busca de vetores, outra para cálculos básicos, se necessário. O agente decide qual usar com base na consulta. ↳ A memória é armazenada no mesmo banco de dados sob IDs de sessão. Cada interação que o agente tem é registrada, para que ele possa referenciar turnos anteriores. ↳ O planejador junta tudo. Ele analisa o histórico de conversas, decide se precisa de uma ferramenta, executa essa ferramenta e gera a resposta final. Aqui está onde o backend unificado importa: Quando o agente busca contexto, ele está consultando o mesmo banco de dados que armazena sessões de usuários e dados estruturados. Quando escreve na memória, a mesma instância do MongoDB está lidando com as incorporações vetoriais. Eu envolvi isso em uma interface Streamlit para observar o agente trabalhar. Quando envio uma consulta, ele mostra qual ferramenta escolheu, o que recuperou e como raciocinou até a resposta. A arquitetura permanece flexível, pois você pode facilmente trocar qualquer modelo de incorporação ou LLM de sua escolha. E quando estiver pronto para enviar, você estará gerenciando um banco de dados. Não três. Uma abordagem semelhante também é detalhada no Hub de Aprendizagem de IA do MongoDB. Se você quiser se aprofundar em mais padrões de engenharia de IA como este… Ele tem trilhas auto-guiadas cobrindo fundamentos de busca de vetores, arquiteturas RAG, gestão de memória para agentes e tutoriais práticos com LangGraph .js. Compartilhei o repositório completo por #MongoDB nas respostas.

Os melhores agentes de IA não são construídos. Eles são otimizados. Aumentei o desempenho do meu agente em 180% e criei um vídeo mostrando exatamente como fiz isso. - Funciona com qualquer fluxo de trabalho agente - Executa localmente ou no seu k8s - 3 passos fáceis 100% open-source.