Couchbase stellt mit der AI Data Plane eine neue Datenebene für agentenbasierte KI-Anwendungen vor. Die Plattform kombiniert Agent Memory, Echtzeit-Kontextzugriff und einheitlichen Datenzugriff in einer gemeinsamen Architektur. Unternehmen sollen damit KI-Agenten einfacher vom Pilotprojekt in den produktiven Betrieb überführen können. Ergänzt wird die Lösung durch neue Analytics-, Edge- und Mobile-Funktionen sowie Governance- und Integrationsmöglichkeiten für skalierbare KI-Systeme.
Couchbase stellt die AI Data Plane vor, eine neue Datenebene für agentenbasierte KI-Anwendungen. Die Plattform vereint Agent Memory, Echtzeit Kontextzugriff und einheitlichen Datenzugriff in einer gemeinsamen Architektur und unterstützt Unternehmen dabei, KI-Agenten vom Pilotprojekt in den produktiven Einsatz zu überführen. Die AI Data Plane ermöglicht einen konsistenten Datenzugriff von der Cloud bis zum Edge und schafft die Grundlage für skalierbare KI-Anwendungen mit höherer Zuverlässigkeit, besserer Governance und geringerer Komplexität.
Die AI Data Plane vereint Agent Memory, einen Agent Catalog sowie einen unternehmensgeeigneten, selbstverwalteten MCP-Server. Ergänzt wird sie durch neue Funktionen für Enterprise Analytics sowie weitere Neuerungen für Edge Computing und Anwendungsentwicklung. Dazu gehören Erweiterungen für die Integration von Lakehouse Architekturen, neue Funktionen für mobile und verteilte Anwendungen sowie zusätzliche Steuerungsmöglichkeiten für KI gestützte Datenabfragen.
«Viele Unternehmen stellen fest, dass der Weg von ersten KI-Experimenten zu produktiven agentenbasierten Systemen vor allem eine Datenherausforderung ist», sagt Devin Pratt, Research Director AI, Automation, Data & Analytics bei IDC. «IDC erwartet, dass 80 Prozent aller Anwendungsfälle für Agentic AI auf Echtzeitdaten und kontextbezogene Informationen angewiesen sein werden. Dafür braucht es eine Architektur, die Daten, Kontext und Speicherfunktionen effizient zusammenführt. Plattformen wie die AI Data Plane von Couchbase adressieren genau diese Anforderungen und schaffen eine skalierbare Grundlage für die nächste Generation KI gestützter Anwendungen.»
Agent Memory als Grundlage für produktive KI-Agenten
Mit zunehmender Verbreitung agentenbasierter KI wird die Fähigkeit, Informationen über einzelne Sitzungen hinweg zu speichern und bei Bedarf wieder abzurufen, zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor. Während einfache KI-Anwendungen häufig allein auf Vektorsuche basieren, benötigen produktive Systeme zusätzlich Zugriff auf Gesprächskontexte, operative Daten und Statusinformationen in Echtzeit.
Die AI Data Plane integriert diese Funktionen in einer gemeinsamen Datenplattform. Anstatt separate Systeme für Caching, Vektordaten und Dokumentenspeicherung miteinander zu verbinden, erhalten Unternehmen eine zentrale Infrastruktur für Speicher, Kontext und Datenzugriff. Die Lösung ist Framework-unabhängig und wurde unter anderem für den Einsatz mit LangGraph, CrewAI und LlamaIndex validiert.
«Für leistungsfähige KI-Agenten ist entscheidend, dass Daten schnell, konsistent und zuverlässig verfügbar sind»
sagt Patrick Ferriter, Senior Vice President Product bei Agora. «Gemeinsam mit Couchbase schaffen wir die Datengrundlage für unsere Plattform für konversationelle KI. Ob Vertrieb, Kundenservice oder neue agentenbasierte Anwendungen: Effizienter Datenzugriff ist eine zentrale Voraussetzung für erfolgreiche KI-Agenten.»
Entwickelt für Agentic AI von der Cloud bis zum Edge
Agentenbasierte KI-Systeme arbeiten über längere Zeiträume hinweg, sammeln kontinuierlich Kontextinformationen und greifen gleichzeitig auf strukturierte sowie unstrukturierte Daten zu. Dadurch steigen die Anforderungen an die zugrunde liegende Dateninfrastruktur erheblich.
Die AI Data Plane basiert auf der verteilten Multi Modell Architektur von Couchbase und vereint Dokumentenmodelle, Key Value Daten, SQL++ Abfragen, Volltextsuche, Eventing und Vektorsuche in einer gemeinsamen Plattform. Ergänzt wird die Lösung durch Agent Memory, einen Agent Catalog für die Verwaltung von Agentenwerkzeugen sowie einen unternehmensgeeigneten MCP Server für die standardisierte Integration von Model Context Protocols.
Nach Angaben von Couchbase unterstützt die zugrunde liegende Architektur bereits heute Millionen von Transaktionen pro Sekunde bei Latenzen im Millisekundenbereich und eignet sich damit auch für umfangreiche KI-Workloads.
Erweiterte Analytics Funktionen für Lakehouse Umgebungen
Mit Enterprise Analytics 2.2 erweitert Couchbase zudem seine Analysefunktionen und vereinfacht die Anbindung moderner Lakehouse Architekturen. Neu ist eine Lakehouse-Föderation auf Basis von Iceberg, wodurch Unternehmen operative Daten aus Couchbase gemeinsam mit bestehenden Iceberg Tabellen analysieren können, ohne Daten aufwendig zu verschieben oder zu duplizieren.
Weitere Neuerungen umfassen unter anderem die Unterstützung von Google Cloud Storage, JWT Authentifizierung, Change Data Capture für Oracle und SQL Server sowie neue Funktionen zur Abfrageoptimierung.
Für das dritte Quartal 2026 plant Couchbase außerdem die Einführung eines Trino Adapters. Dieser soll den direkten SQL Zugriff auf operative Daten in Couchbase aus Analyseplattformen wie AWS Athena, Amazon EMR, Google Dataproc oder Starburst ermöglichen.
Neue Funktionen für KI, Mobile und Edge Computing
Capella iQ, der Assistent für natürliche Sprachabfragen innerhalb der Plattform, unterstützt künftig die Auswahl verschiedener KI-Modelle über AWS Bedrock und OpenAI. Unternehmen können zentral festlegen, welche Modelle einzelnen Teams zur Verfügung stehen und gleichzeitig Anforderungen an Compliance, Datenresidenz und Kostenkontrolle umsetzen.
Darüber hinaus erweitert Couchbase seine Edge und Mobile Lösungen:
- Couchbase Lite 4.1 unterstützt Peer to Peer Synchronisation über Bluetooth mit automatischem Wechsel zu WLAN sowie eine modernisierte Android API.
- Edge Server 1.1 bietet neue Funktionen für Zugriffssteuerung, Browseranwendungen und die Verwaltung verteilter Geräteumgebungen.
- React Native 1.1 erhält erweiterten Enterprise Support für mobile Anwendungen.
- Sync Gateway 4.1 vereinfacht die Synchronisation zwischen Cloud und Edge Umgebungen und reduziert den Betriebsaufwand für verteilte Anwendungen.
«Die Datenebene entscheidet darüber, ob agentenbasierte KI-Systeme produktiv skalieren können», sagt Barry Morris, Chief Product and Strategy Officer bei Couchbase. «Viele Unternehmen verbringen heute noch erhebliche Zeit damit, verschiedene Datenservices für ihre KI-Anwendungen miteinander zu verbinden. Mit der AI Data Plane stellen wir eine gemeinsame Grundlage bereit, die Agent Memory sowie Speicher, Kontext und Datenzugriff in einer Plattform vereint und konsistent von der Cloud bis zum Edge bereitstellt.»
