第二站结束!和深圳小伙伴共探AI时代数据库进化

当AI Agent从概念走向生产，一个问题随之浮出水面：数据库，准备好了吗？

带着这个问题，我们在深圳组织了第二场“YashanDB 技术开放麦”。本次活动聚焦“AI Agent时代的数据库进化”，邀请了企业侧、ISV侧的技术专家、Agent 开发者与数据库从业者围坐一堂，抛开宣讲套路，只聊真实踩坑经历与落地解法。

三方圆桌：AI时代，数据管理的真实处境

圆桌由数据库行业专家韩锋主持，深圳市卫生健康信息协会副会长、深圳市疾病控制中心信息中心原主任吴永胜，佰晟智算技术有限公司创始人徐戟（白鳝），与崖山数据库技术总监欧伟杰，分别从企业、ISV&开发者、数据库厂商三个视角展开对话。

吴主任从企业信息部门的角度指出“稳定性永远是第一位的”。从DOS 时代的 dBase 到今天的 AI 数据底座，技术在变，但对稳定性的要求从未降低。他特别强调，企业在推进AI 应用时面临三大现实挑战：

• 稳定性与安全性的平衡难题。对接外部算力会带来数据外泄隐患，全本地化部署又会抬高巨额算力成本；再加上密评政策要求数据存储、传输全链路加密，但这样又会严重拖累系统运行效率。吴主任表示，企业非常期待能够在数据库层实现优化安全与效率的平衡。

• 数据库管理复杂度的指数级增长。过去一个人就能管好一个数据库，现在即便有小团队也常常力不从心，不得不借助第三方力量。在AI 时代，数据管理的便捷性、可靠性要求更高，传统的管理模式已难以为继。

• 企业对新技术持审慎态度。吴主任以沃尔玛早期仍在使用DOS 系统为例，说明企业更看重稳定、有效、能解决问题，而非单纯追求技术的炫酷。真正阻碍 AI 在生产系统落地的，是企业对不确定性的担忧——AI 出现错误或不可逆操作，该怎么办？

白鳝首先阐述了行业内关于数据库的分歧观点：部分从业者认为步入AI 时代无需大型数据库，数据可以分散在各处通过 MCP、Tool Call 调用；但真正实践后会发现，这条路走不通。

他以自己团队的真实案例为证，其团队曾上线一款支付类应用给客户试用，当时内部测试时没觉得慢，但在剔除全部外联接口后，系统查询效率大幅下滑，单次运算耗时动辄数分钟。发现问题的根源在于，当AI需要频繁访问分散的数据源时，网络延迟、接口调用的累积效应会严重拖累整体性能。

白鳝认为，AI 时代不会弱化数据库的价值，反而对其能力提出了更高的要求。他特别提到两个核心需求：

• 多模态数据的统一管理能力。AI 应用中向量、图、文档等多模数据并存是常态，如果为每种数据类型都建一套独立的数据库，应用的复杂度会急剧上升，开发和运维成本都难以承受。

• 应对 AI 高频试错的新机制。传统开发是人类主导，流程相对固定；但AI Agent 的开发模式存在大量试错、高频变更、动态生成 Schema，如果数据库缺少快速隔离、回滚、安全沙箱的能力，将会限制AI 开发项目的落地进度。

欧伟杰博士从数据库厂商的角度，系统性地回应了前两位嘉宾提出的痛点，并给出了崖山的解法思路。

在多模数据管理方面，欧伟杰分享了来自客户侧常听到的共性诉求，希望从数据底座层持续支持系统的智能化升级。企业智能化升级不应该推倒重来，而是从关系数据逐步向多模态数据演进。如果一个数据库平台能同时支撑关系、向量、图、文档等多模数据，企业就不必为不同数据类型各搭一套基础设施，应用复杂度将大幅降低。

在支撑企业开发AI应用方面，推出崖山数据沙箱等核心能力。当使用数据库的主体从人变成智能体，安全和不确定性的顾虑会被显著放大。数据库作为"金库"或“保险箱”，必须在开放访问的同时保证数据不被错误操作破坏；数据沙箱正是为此设计，让被AI修改的数据，能快速回滚到之前安全、正确的版本。