C’è anche Confluent nella lista degli specialisti delle piattaforme dati che oggi propongono strumenti per l’Agentic AI. E la promessa è quella di aiutare le aziende a creare, distribuire e orchestrare sistemi di intelligenza artificiale agentica che lavorano su dati in streaming, e di farlo in modo semplice e veloce, passando rapidamente dall’idea al progetto di implementazione. All’interno di Confluent Cloud per Apache Flink debutta, per ora in preview aperta, Streaming Agents, che è appunto una funzionalità di piattaforma per la creazione, distribuzione e orchestrazione di agenti AI.
Confluent sottolinea che gli agenti AI sono strumenti potenzialmente molto utili, che però le aziende faticano a mettere a frutto a causa della complessità e dei costi dei workflow di intelligenza artificiale. Qui si inserisce Streaming Agents, con la promessa di aiutare a unificare l'elaborazione dei dati con i flussi di lavoro AI.
“L'intelligenza artificiale agentica è nell’agenda di ogni organizzazione”, ha affermato il chief product officer di Confluent, Shaun Clowes. “La maggior parte delle aziende, però, si blocca durante la fase di elaborazione dei prototipi, rimanendo indietro, mentre altre corrono verso risultati misurabili. Anche gli agenti AI più intelligenti perdono di efficacia quando non dispongono di un contesto aziendale aggiornato. Streaming Agents semplifica il disordinato lavoro di integrazione di quegli strumenti e dati che creano vera intelligenza, offrendo alle organizzazioni una solida base per implementare agenti AI in grado di guidare cambiamenti significativi in tutta l'organizzazione”.
La soluzione racchiude una serie di Large Language Model, altri modelli, strumenti e sistemi per poter creare, distribuire e orchestrare agenti basati sugli eventi con Apache Kafka e Apache Flink. Si tratterà di agenti che sintetizzano capacità di elaborazione dati e machine learning, che possono accedere a nuovi dati contestuali da fonti in tempo reale, e che possono quindi interagire e coordinarsi tra loro nel caso, frequente, in cui l’azienda abbia sviluppato più di un agente AI. L’esempio fatto da Confluent è quello di streaming agent che fissano e aggiornano in modo dinamico i prezzi di prodotti in vendita, monitorando continuamente siti di e-commerce e della concorrenza.
Tra le caratteristiche, una funzionalità di tool calling tramite protocollo Mcp (Model Context Protocol) che permette agli agenti di selezionare lo strumento esterno che serve in un preciso momento, per esempio un database, un software-as-a-service (SaaS) o un'API. Inoltre è possibile connettersi in modo sicuro (con protezione delle credenziali sensibili) a modelli, a database vettoriali e all’Mcp direttamente tramite Apache Flink.
Streaming Agents permette anche di arricchire i dati in streaming con fonti esterne, oltre a Kafka, per esempio attingendo a database relazionali e API Rest: ciò migliora l'accuratezza del processo decisionale AI, della ricerca vettoriale e delle applicazioni RAG (retrieval-augmented generation), inoltre questo meccanismo consente di ridurre i costi e la complessità utilizzando Flink SQL. A tutto ciò si sommano le funzionalità di sicurezza e di rete di Confluent Cloud.