MongoDB spinge sull'infrastruttura per agenti mentre il traffico di ricerca continua a calare

L'annuncio è apparso in un post sul blog di MongoDB datato 29 settembre 2026. Firmato da un dirigente, il testo spiega che il consiglio di amministrazione gli ha chiesto di subentrare come CEO ad interim dopo il "cambio di vertice di questa settimana". Parallelamente ad Atlas Agent Engine, MongoDB ha annunciato il rilascio di MongoDB 9.0 e di una nuova opzione di deployment, Atlas Infinite, che consente a storage e calcolo di scalare in modo indipendente al variare della domanda.

Secondo la pagina del prodotto, Atlas Agent Engine è neutrale rispetto a modelli e framework e si basa su standard aperti come MCP e A2A. L'azienda afferma che il runtime traccia ogni chiamata al modello, agli strumenti e alla memoria. Le policy si propagano dal livello organizzativo e non possono essere sovrascritte a valle.

Questo è il messaggio promozionale. Se gli strumenti di governance siano ciò che le imprese acquistano davvero resta da dimostrare. Il prezzo dell'anteprima pubblica, nota MongoDB, è "soggetto a modifiche".

Dove girano davvero gli agenti

Altrove nello stack, la stessa settimana ha visto la pubblicazione di vari lavori open source e di ricerca volti a rendere le decisioni degli agenti più economiche e misurabili. Il 29 settembre, il progetto OpenJev ha rilasciato un motore decisionale compatibile con Jev. Restituisce risposte tipizzate (Choice, Score o Noul) da modelli a pesi aperti in un singolo forward pass, senza parsing JSON. Il README riporta 290 ms per una domanda e 328 ms per 27, con i token di output che passano da 23 a 594. Il progetto dichiara apertamente di essere indipendente e "non affiliato né approvato da TypeSafe".

Il routing è l'altra metà del problema dei costi. Unblocked ha descritto la costruzione di un router adattivo per l'inferenza su modelli a pesi aperti, che spostava il traffico tra Baseten, Fireworks e CoreWeave in base a costo e velocità misurati. Con il round-robin, Fireworks gestiva il 51% dei task GLM 5.2 e Baseten il 49%, nonostante i prezzi di Fireworks fossero più alti del 25%. Un ordine fisso ha poi portato Baseten al 98,5%. I prezzi di listino di CoreWeave erano circa il 45% sotto quelli di Baseten, ma il team non disponeva di dati sulle prestazioni.

Due articoli di economia sono usciti il 29 settembre con dati più concreti. Un working paper NBER di Matthew Schwartz, Isaiah Andrews e Jesse M. Shapiro ha eseguito un workflow LLM su 4.452 pacchetti di replica pubblicati da cinque riviste di economia, segnalando discrepanze in 3.460 articoli o nei loro allegati. In 496 articoli ha ridotto il tempo di calcolo di un'operazione di più di un fattore 10 con accuratezza simile o superiore. In 923 ha prodotto un'estensione assente dall'articolo originale. Il paper dichiara che Schwartz ha lavorato come collaboratore per Anthropic e che i risultati non sono approvati da Anthropic.

La tesi macro, e il suo metodo

Un secondo articolo, il working paper NBER 35793, misura l'effetto dell'AI attraverso un solo canale: l'ingegneria del software. Gli autori usano la sensibilità dei rendimenti azionari a un indice AI e la quota di salari che ogni azienda destina all'ingegneria del software. Stima che tra novembre 2022 e dicembre 2025 l'AI abbia aumentato il valore attuale atteso della produttività dell'ingegneria del software sul mercato per l'equivalente di un incremento permanente del 32,6%. L'effetto di base sul PIL è del 3,6%, che sale al 6,5% se una maggiore produttività dell'ingegneria del software aumenta anche quella della R&S. Entro metà 2026, scrivono, l'effetto era più che raddoppiato rispetto alla fine del 2025.

Si tratta di una misura prospettica derivata dai prezzi, non di un conteggio diretto della produttività, e gli autori la presentano come tale.

Sul campo, il CTO di Picnic Daniel Gebler ha dichiarato a The Global Move che la sua azienda "assume per il vantaggio che l'AI ci dà", non nonostante quel vantaggio. Picnic impiega circa 400 ingegneri. Gebler ha spiegato che 25.000.000 delle 50.000.000 di righe di codice dell'azienda sono state scritte da analisti e non da ingegneri. Picnic ha frenato sulla velocità di rilascio guidata dall'AI perché 10 volte più esperimenti valgono più di 10 volte più rilasci.

Il lato del traffico è meno incoraggiante per chi dipende dalle referral di ricerca. I titoli recenti raccolti per contesto indicano che i cali di traffico di ricerca Google si sono inaspriti fino al 40% su base annua per gli editori al 24 settembre, con piccoli siti che riportano cali fino al 60%. Sono riassunti di titoli, non fatti verificabili indipendentemente da questo pezzo, ma inquadrano le notizie sull'infrastruttura della settimana: gli strumenti che si costruiscono ora danno per scontato che le risposte arrivino senza un clic.

Manticore Search ha reso esplicita questa assunzione in un post del 29 settembre. Sostiene che la ricerca full-text funziona ancora bene per SKU e nomi esatti, ma non basta più da sola a portare un utente a una risposta. Il post nota che Google ha riferito a maggio 2026 che AI Mode aveva superato un miliardo di utenti mensili, e che le persone pongono domande più lunghe che non entrano mai in un campo per parole chiave.