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时间:2026-11-02 00:35:29 来源:网络整理 编辑:百科
数据库这款有着 60 多年历史的基础软件,正在加速面向 Agent 重构。8 月 20 日,在 2026 DTCC 中国数据库技术大会上,腾讯云正式发布面向 AI 时代的数据底座 TDSQL Nexa
数据库这款有着 60 多年历史的腾讯基础软件,正在加速面向 Agent 重构。数数据
8 月 20 日,据底境在 2026 DTCC 中国数据库技术大会上,多项腾讯云正式发布面向 AI 时代的力进数据底座 TDSQL Nexa,通过统一入口连接企业分散的入生多源数据,并为 Agent 提供业务语义理解和权限治理能力。产环同期,腾讯腾讯云还公布了数据库产品在 AI 方向的数数据最新进展,多项能力已进入腾讯内部 AI 产品、据底境开发者及企业生产环境。多项
腾讯云副总裁王义成表示,力进Agent 带来的入生变化,不只是产环数据库多了一类新用户,数据形态、腾讯运行负载、上下文需求和安全边界也随之改变。面向 AI 时代,数据库需要具备多模统一承载、Agent 原生架构、语义与记忆、治理与自治四类核心能力。

(图:腾讯云副总裁王义成在现场发布TDSQL Nexa)
一个入口,让 Agent 读懂企业数据库
企业建设 AI 应用时,数据往往分散在多个技术栈和平台中。一个 Agent 如果需要在多套系统之间查找、调用数据,开发、运维和权限管理都会变得复杂。
此次发布的 TDSQL Nexa,将事务处理、全文及向量检索、AI 计算、大规模分析等能力统一到一个数据平台。对于不适合搬迁的数据,也可以直接连接原有数据源参与计算,减少重复存储和数据搬运。
在企业落地 Agent 常见的运行记录分析(可观测)场景中,腾讯云测试显示,TDSQL Nexa 相比开源组合方案,计算性能提升 10 倍以上,成本降低 60% 以上。
但 Agent 能访问数据,还要真正理解数据。企业中的表名、字段、指标口径以及长期积累的数据使用经验,都包含大量业务语义。Nexa 中的 Nexa Knowledge 可以识别并沉淀这些业务知识,让 Agent 在查询数据时同时获得业务上下文。
在几十至上百张表的中等规模应用构建场景中,结合业务语义和专家经验后,Agent 生成的 SQL 基本无需人工修改,业务性能平均提升 50% 以上。
企业还可依托TDSQL Nexa为每个 Agent 配置独立的身份与访问范围,系统支持行列级权限和操作审计,对高风险操作可以拦截或转入人工确认。
AI 数据库已大规模进入生产环境
TDSQL Nexa 之外,腾讯云已打造了面向Agent 的整体数据库布局。从 Agent 自身所需的数据、检索和记忆,到 Agent 应用所需的弹性数据库环境,再到数据库自身的智能运维,腾讯云正在将多模统一、Agent 原生、语义与记忆、治理与自治四类能力串成一套完整体系。
其中,TDSQL Nexa 与 TDSQL Boundless 负责统一承载 Agent 所需的数据存储、检索和计算,打造Agent统一的数据平面;TDSQL-C 提供弹性、隔离的数据库环境;Agent Memory 沉淀长期记忆和经验;DatabaseClaw 等则让数据库自身具备智能诊断和自治能力。
目前,云原生数据库 TDSQL-C 已接入 WorkBuddy、元宝、混元和美团 NoCode 等模型和AI 应用,稳定服务 50 万开发者,每天处理数十亿次请求。通过数据库 Branch 和 Serverless,Agent 可以秒级创建独立数据库环境、反复测试和回滚,并根据任务负载按需启停资源。
在智能体记忆方面,TencentDB Agent Memory 开源 80 天已获得超过2 万 GitHub Stars,受到大量开发者青睐。将其接入 Agent 后,任务成功率可从 60% 提升至 80%,成本下降 66.3%。近期上线的“团队记忆”版本进一步将记忆从单个 Agent 扩展到团队,可沉淀并共享对话、代码、Skill 和项目知识,并支持无缝接入 DeepSeek Harness,帮助 Agent 持续积累更贴合自身和团队的上下文与经验。
数据库智能体 DatabaseClaw 已在头部客户生产环境规模化使用。它将腾讯云积累的 10 万级真实工单经验沉淀为专家 Skill,可以结合指标、慢日志和运行事件进行故障分析,目前部分现网故障根因定位最快可在 3 分钟内完成。
王义成表示,未来企业选择数据库时,不只是替换一套核心系统底座,还会同时考察其对核心业务系统和 Agent 应用的支撑能力,这将成为数据库选型的新分野。
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