5月29日,騰訊云宣布旗下數據庫產品體系面向Agent場景全面升級,能夠為Agent應用、AI編程、智能運維三大場景提供原生的AI數據庫能力。目前,相關能力已在騰訊內部元寶、QClaw、CodeBuddy、ClawPro等AI產品中規模應用,并陸續向行業客戶開放。
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(圖:騰訊云副總裁王義成發布AI數據庫能力)
騰訊云副總裁王義成表示,過去十多年,騰訊云數據庫經歷了互聯網高并發與國產化自主可控的核心考驗。如今,數據庫正在邁向AI原生的3.0時代,騰訊云將以Agent為新用戶,重新設計數據庫產品與能力體系。
據介紹,本次升級共帶來數據庫分支、海量多租戶、多模混合檢索、開放存儲架構等十余項技術創新,既覆蓋騰訊云TDSQL自研產品家族的全面升級,也支撐全新發布的AgentMemory、DatabaseClaw兩款Agent原生產品。
底層架構重建,支撐Agent應用和開發
Agent時代,傳統數據庫正在面臨全新挑戰:一邊是上下文記憶、知識庫、圖片視頻等多模態數據快速膨脹;另一邊,AI編程又讓數據庫開始像開發環境一樣,被頻繁創建、回滾與協同使用。
騰訊云今年新上線的AgentMemory,提供短期記憶壓縮、長期記憶沉淀與團隊記憶組織化三層能力。在長任務場景下,可幫助Agent提升30%任務成功率,最高節省60%Token成本;在PersonaMem測評數據集上,將OpenClaw長期記憶得分從48%提升至76%。AgentMemory也是業內首批提出"團隊記憶"概念的智能體記憶服務產品,目前已在騰訊云企業級Agent平臺ClawPro中一鍵開啟,開源版本上線一周即在社區獲得超4000Stars。
對于會話狀態、行業知識、圖片視頻等Agent場景中的海量多模態數據,騰訊云則對TDSQL-B做了一次架構級重構,把過去散落在MySQL、Mongo、ES等多套系統中的能力,重新統一到一套分布式底座中——在同一架構內原生支持事務處理、向量檢索、全文搜索與圖計算四類引擎,并統一納管MySQL、PG、Mongo、Redis、COS等異構數據源。
針對AICoding場景下數據庫頻繁復制、測試與回滾的新需求,騰訊云TDSQL-C依托第三代存儲架構演進,通過行列混存、全對等存儲與日志解耦等能力,讓數據庫同時具備秒級彈性、混合負載處理與金融級高可用。
在此基礎上,TDSQL-C引入數據庫Branch能力,讓1TB數據庫從過去小時級復制壓縮至秒級“分叉”,每個Agent都能快速獲得一套與線上一致、彼此隔離的數據庫環境;疊加Serverless秒級啟動、閑時歸零的能力,更貼合AI編程“高頻創建、低頻使用”的長尾負載。TDSQL-C還提供AIToolkit工具箱,原生支撐億級向量實時分析、RAG檢索與長期記憶等AI場景。
深入數據庫內核,讓Agent服務用戶
在為Agent打造原生數據庫服務的同時,騰訊云也在持續聯動國內頂尖高校,讓數據庫自身的運維與治理具備更強的自治能力。
騰訊云基于OpenClaw框架打造了數據庫AIAgent產品DatabaseClaw,讓DBA和開發者用一句自然語言,即可完成過去需要在多個控制臺間切換、串聯指標、查閱文檔才能完成的運維與排障任務。
DatabaseClaw內置騰訊云十萬級DBA工單沉淀的真實經驗,將頂尖DBA的排障SOP沉淀為可復用Skill,并通過持續評測不斷優化。一個Agent即可統一覆蓋騰訊云14款數據庫產品與1600+OpenAPI,實現關系型、NoSQL與SaaS工具的統一運維。
與此同時,騰訊云也將AI能力深度融入數據庫內核。混元大模型被引入優化器環節,打破傳統優化器的局部最優陷阱,讓行業頑疾“慢SQL”平均時延下降60%+,CPU與內存占用同步下降。基于Transformer等算法的預測式彈性擴容,騰訊云可對周期性流量做時序預測,在高峰來臨前亞秒級熱變更生效,實現全程“零抖動”無感伸縮。
值得一提的是,昨天騰訊云剛剛在香港發布面向全球開發者的Agent原生基礎設施。隨著數據庫產品體系完成升級,騰訊云圍繞運行、存儲、記憶、安全與數據底座的Agent原生能力版圖進一步完善。
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