AI Agents Fail in Production Due to Database Issues, Says VeloDB Director

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Nitin Waghulde, VeloDB's Regional Director for APAC, explained at TechSparks 2026 why AI agents often falter after initial demonstrations. He highlighted that the underlying database is frequently the cause of these production failures. The transition from a controlled pilot environment to real-world application exposes limitations. Waghulde suggested that addressing database architecture is crucial for ensuring the sustained performance of AI agents. This points to a critical, often overlooked, component in AI deployment.

AI एजेंट्स प्रोडक्शन में फेल, डेटाबेस की समस्याएँ बनीं वजह: VeloDB डायरेक्टर

VeloDB के APAC रीजनल डायरेक्टर, नितिन वाघुलदे ने TechSparks 2026 में बताया कि AI एजेंट्स अक्सर शुरुआती डेमो के बाद क्यों फेल हो जाते हैं। उन्होंने बताया कि प्रोडक्शन में फेल होने की मुख्य वजह अक्सर अंडरलाइंग डेटाबेस ही होता है। कंट्रोल्ड पायलट एनवायरनमेंट से रियल-वर्ल्ड एप्लीकेशन में जाने पर इसकी सीमाएँ सामने आ जाती हैं। वाघुलदे ने सुझाव दिया कि AI एजेंट्स के लगातार परफॉरमेंस को सुनिश्चित करने के लिए डेटाबेस आर्किटेक्चर को ठीक करना बहुत ज़रूरी है। यह AI डिप्लॉयमेंट में एक महत्वपूर्ण, अक्सर अनदेखे किए जाने वाले कॉम्पोनेन्ट की ओर इशारा करता है।