Agent时代数据库排行榜：5款精选推荐

腾讯云数据库正在通过“DB For AI”和“AI in DB”两条腿，构建属于Agent时代的AI原生数据库。

数据库技术的演进其实能画出一条很清晰的脉络。过去十几年国产数据库的蓬勃发展，大致走了三个阶段。1.0时代，以腾讯云为代表的一批互联网厂商的数据库系统诞生了，它们大多是自家业务逼出来的，从单机转向分布式，硬扛住了互联网那波高并发的数据洪峰，让国产数据库在可用性和可靠性上站稳了脚跟。

到了2.0时代，自主可控成了主旋律，国产替代全面铺开，大量关键基础设施和核心系统开始换装国产方案。

现在，指挥棒开始转向了AI Agent，数据库也正式迈入了3.0时代。怎么去适应Agent的需求，已经成了整个行业必须面对的新课题。

就在上周，腾讯云数据库针对Agent场景做了一次全面的产品升级，核心是为Agent、AI编程和智能运维这三个场景提供原生的AI数据库能力。当天不但发布了Agent Memory和DatabaseClaw两款Agent原生产品，还把手里的两款王牌——云原生数据库TDSQL-C和分布式数据库TDSQL-B——做了系统性升级，全面迈向AI原生。

01 Agent爆发，数据库面临多重挑战

过去几十年，数据库的演进逻辑一直没什么大变化，本质上是为人服务的。不管是控制台、注册流程还是文档，都是给人看的。但Agent出现后，数据库的用户从人变成了智能体，靠的是智能体之间的交互和工具的自主调用。这就意味着，整个数据库的运行逻辑必须重新设计。

第一个最直接的冲击是多模态数据成了主流。以前数据库处理的主要是什么？订单、用户、交易记录这些结构化的东西。但AI一爆发，数据形态就变了。现在新增的数据里，大约92%都是非结构化的，比如会话状态、行业知识、上下文、图片视频之类。以前的做法是，不同数据用不同库。订单这种结构化、强事务的放MySQL；半结构化的、对延迟敏感的放MongoDB或Redis；大文件、非结构化的丢对象存储。结果就是，数据天生散落在异构系统之间。一旦你要跨系统做点融合分析，应用层的开发复杂度和割裂感会让人非常痛苦。

“在一个复杂的企业级AI Agent应用架构里，我们会需要一些和传统数据库截然不同的能力。”腾讯云副总裁王义成说。比如说，查询不再只是基于关系模型了，向量和语义才是关键；数据也不再只是结构化表格，文本和图片随时登场。这个时代真正需要的，是把多模存储和语义检索作为原生能力，再结合产品原有的高可用、支持SQL、高性能这些强项，重新设计出一款产品来。

另一个挑战是开发模式的转变。过去用数据库，整体是可预期的，访问模式也相对固定。但Agent来了之后，并发规模可远超人工，对数据实时性的要求也高得多。尤其是现在AI辅助编程越来越普及，很多非专业人士也能通过多轮对话创建Agent。越来越多的AI应用开始直接访问数据库，导致数据库实例数量大幅上升。而且Agent的多步骤任务要求中间能存档、能随时回滚，传统那套备份恢复根本跟不上节奏。

“Agent是以人类无法比拟的速度在写代码、写用例、做测试、跟团队协同的，这让传统数据库的设计看起来有点笨重，完全没法匹配。”王义成说。Neon的数据也显示，从2025年开始，由AI Agent创建的数据库实例数量，已经是开发者手动创建的四倍了。

另外，数据库的调用模式也在变。过去数据库偏向离线分析，但Agent需要的是实时检索和持续性记忆。传统的做法在这块儿压力很大：上下文窗口有长度限制，成本也让人头疼；RAG检索呢，又丢掉了结构化的推理路径。Agent需要一套专属于自己的记忆系统。

当然，随着Agent能力越来越强，数据库治理的复杂度也跟着提升了。反过来，Agent也开始帮DBA和研发人员管理数据库了。用自然语言做巡检、故障排查、SQL优化，这些事已经不再只是想想而已。

02 DB For AI，为Agent重做数据底座

随着Agent在千行百业落地加速，大家慢慢发现，Agent在真实场景里最大的问题，往往不是模型智商不够，而是特别容易“记忆断片”。

和传统问答型AI不同，Agent处理的是复杂的长线任务，需要多步骤执行，还得调各种工具和skill。这就非常考验记忆能力。系统不光要听懂当下的指令，更得记得过去定下的代码规范、约束条件和推进节点。前段时间Meta的AI对齐与安全总监，就因为AI“指令遗忘”，导致个人邮箱里200多封邮件被小龙虾批量删了——这种例子看着挺吓人。

为了解决这个痛点，腾讯云数据库专门推出了Agent Memory服务，重新为Agent打造了一套记忆系统。核心是引入结构化和分层机制，把记忆统一管起来。

具体来说，短期记忆方面进行了压缩。腾讯云数据库自研了符号化压缩和上下文卸载能力。符号化压缩主要有两种思路：一种是摘要压缩，把繁琐的原始全文提炼成一行结构化的摘要，去掉废话留下事实，让单条信息密度飙升；另一种是结构化图压缩——用一张图替代一堆文字，用结构化图形来呈现不同操作背后的因果关系和状态，用最少符号承载最大语义。

腾讯云数据库还为短期记忆设计了一套三级压缩策略，能根据任务和负载的不同，自动触发不同级别的处理。比如上下文占比达到60%时，自动用摘要替换原文，处理手段比较温和；到80%的时候，就直接清理不再相关的旧任务消息，给当前任务腾出空间。在长任务场景下，这套机制帮Agent把任务成功率提升了30%，同时Token最高能省下60%以上。“短期记忆这块儿我们做得比较领先，业界目前没有太多类似的方案。”腾讯云数据库副总经理罗成说。

长期记忆这边，腾讯云数据库也设计了从L0到L4的语义金字塔。L0是原始的对话记录，L1是从对话里提取出来的原子化事实片段，L2是把这些原子事实组织成行为场景，L3是从场景中归纳出用户的画像、偏好和习惯。有了这套机制，系统在执行过程中就能调用更稳定的关键信息，不再只依赖单一上下文。底层的原子事实只在需要核实细节时才按需检索。

此外，在短期记忆和长期记忆之外，腾讯云数据库还在推动构建“团队记忆”。Agent在企业里往往是以团队协作的方式工作的，企业级Agent需要能共享整个团队的上下文信息，理解同一套工作规则和标准，像真正的团队一样协作。这个方向其实已经露出了清晰的趋势——从个人工具走向组织协同，而腾讯云数据库已经开始从记忆层面帮企业做好相应的数据准备了。

Agent Memory现在已经对外开源，而且在开源社区里很受欢迎。上线两周，代码就收获了接近5000个Star。

除了记忆问题，AI还需要对会话的运行状态、行业信息等进行长期保存。每个数据库都有自己的应用场景：结构化的业务数据用SQL查，知识库语料靠向量召回，日志和文档靠全文搜索做关键词检索。这就导致企业IT环境里，异构的数据库系统特别多。

“Agent可能花了80%的时间在找数据，只有20%的时间在想怎么用数据。”王义成说。Agent要拿到一份完整新鲜的数据，往往得穿越好几套数据系统，应对不同数据库的延时，还要适配各种一致性协议。针对这个痛点，腾讯云数据库推出了TDSQL Boundless，这是一个面向AI时代的企业级多模态数据存储底座。它支持一键纳管MySQL/PG、Mongo/Redis、COS、ES等数据源，让文本、图片、音视频等不同模态的数据可以放进同一个数据库里对齐。同时支持多模计算，一次查询能同时调动语义、关键词、图谱、聚合四种能力，“这是任何单一数据库目前很难做到的”。

存储架构上，TDSQL-B支持本地SSD、云硬盘和对象存储的多级存储云原生设计，存算分离，弹性按需扩展。数据规模从GB平滑增长到数十TB不需要手动分库分表，冷热数据自动分层到对象存储，在高性能访问的同时，大幅降低存储成本。据悉，今年Q2，TDSQL Boundless会重点推出面向向量索引和全文索引的应用场景，下半年主攻基于对象存储原生和统一开放元数据服务的能力，明年上半年则会重点加强混合检索、融合检索，提供更完整的多模体验。

针对AI Coding场景下数据库频繁复制、测试与回滚的新需求，腾讯云TDSQL-C也做了一次系统性升级。既支持MySQL也支持原生PG，可以一站式对接腾讯云CloudBase的BaaS平台以及Cursor、FastGPT等AI开发者应用，通过MCP、REST等协议统一接入。这次升级的核心，是把1TB数据库从过去小时级的复制压缩到了秒级的“分叉”；叠加Serverless秒级启动、闲时归零的能力，完美贴合AI编程“高频创建、低频使用”的长尾负载；AI Toolkit工具箱也同步上线，实现了亿级向量零损召回、列存实时分析提速10倍、向量检索内存再降75%——RAG、长期记忆、实时洞察这些复杂的AI需求，开发者再也不用东拼西凑，一库直达。

另外，TDSQL-C还重构了新一代存储架构，通过重写日志系统、写入路径和读取路径，实现了彻底解耦。引入多数派写入协议，构建地域级全对等架构，告别了传统架构的木桶效应。原生支持行列混存，同一份数据、同一套日志、同一份事务一致性——TP和AP不再需要两套库两条链路。冷数据再下沉到对象存储COS，备份快照和无限容量都顺手解决。最终效果是：性价比极强，TCO较同类产品下降200%以上；IO零抖动、全链路无损变更；数据零丢失，3 AZ金融级强同步、RPO=0。

03 AI in DB，给数据库装一只龙虾

数据库领域对AI的实践，普遍走的是两条路。一条就是刚才说的DB for AI，让数据库更好地满足Agent的运行需求；另一条是AI in DB，把Agent引入数据库的运维和治理流程中，让它帮研发或DBA做巡检、故障排查、SQL优化这些活儿。

背后的原因很简单，数据库的运维正在遭遇一场不对称的战争。DBA短缺已经是行业性的难题，就算在大企业也一样。数据库的分类又特别复杂，让DBA的运维难度居高不下。再加上vibe coding流行起来，很多非研发岗位的人也在大量创建数据库实例。在这种内外交困的局面下，用Agent来做智能运维，已经不是锦上添花，而是刚需了。

小红书就是一个很典型的例子。业务高速成长让数据规模迅速膨胀，支撑业务的所有数据库集群规模都在翻倍扩张，给后台运维带来了巨大压力。“传统靠人肉、靠SOP、靠加人扛的路子基本走到头了。”小红书数据库DevOps专家许嘉正说。

腾讯云的首个数据库Agent DatabaseClaw，可以做到一句话巡检，然后生成结构化的巡检报告。而且不管底下跑的是MySQL、Redis还是MongoDB，AI能自动识别引擎，加载对应的诊断策略。它能逐条解析执行计划，告诉你哪些需要建索引、哪些需要改写、哪些其实不用管。

不过理想和现实之间还是有差距的。比如Agent能对线上SQL慢查分析得头头是道，但很多业务人员其实不敢直接把AI的建议用到生产环境里去。因为通用AI没有上下文，没有调用内部的工具链，也没有风险边际和证据链的意识，往往只是单纯根据SQL文本做形式化分析。腾讯云的DatabaseClaw不太一样，它基于过去十几年服务客户积累的十几万工单，把SOP流程沉淀成了Skills，相当于让Agent在执行各种任务时都有一套最佳实践。遇到慢SQL的问题，通用Agent可能随口说个似是而非的建议，而DatabaseClaw会多做一步——先找到慢SQL产生的具体原因，再对症下药。

“DatabaseClaw相比一个人干的活，能有十几倍的效率提升。”罗云说。

除了把专家经验炼化成可直接调用的Skills，DatabaseClaw也实现了多引擎的统一纳管。不同数据库有自己的特性和运维工具，MySQL要看缓冲池命中率，Redis要盯内存碎片，MongoDB要查慢操作。而DatabaseClaw用一个Agent就覆盖了MySQL、Redis、MongoDB、TDSQL这四大主流引擎。DBA用自然语言就能查数据状态、生成报表，使用门槛大幅降低。

当然，比效率和易用性更重要的，是安全可控——这才是企业敢于把Agent用到真实生产环境的关键。前段时间有个SaaS企业创始人发帖说，他让Agent执行测试任务，结果因为凭据不匹配，Agent自己搜代码库找到了一个无关的API Token，直接把整个生产数据库删了。现实中，数据库直接关系到业务稳定，很多企业根本不敢把Agent放到生产环境里，一个不合规范的操作就可能造成不可逆的损害。

DataBaseClaw从三个层面做了安全防护。一是设立行为护栏，不是简单靠Prompt工程来限制Agent，而是用规则化或持续化的方式在上层限制它的行为，比如只读权限和分析权限分离，变更类操作需要用户二次确认。二是让Agent的操作环境白盒化，部署在用户可见的环境上，安装了什么Skills、配置了什么策略，用户完全可知。三是全链路审计，关键信息脱敏，整个链路只保留做了什么和为什么做。

不难看出，DatabaseClaw通过融入人类专家经验和设立安全护栏，本质上是在解决通用Agent目前能力边界有限和安全风险失控这两个核心难题，帮客户真正敢于把Agent用到数据库的真实运维中去。

结语

Agent带来了全新的数据使用方式和复杂多元的数据形态，也给底层数据库带来了巨大的机遇和挑战。数据库的价值在AI时代没有被削弱，反而在增强。怎么为Agent的高效运行打造一个AI原生数据库，已经成了数据库厂商们集体探索的方向。

在这条路上，腾讯云基于全栈自研的数据库底座，通过DB For AI和AI in DB的双重布局，已经构建了一条从AI应用开发到运维运行的完整链路。

模型决定了Agent的下限，而记忆决定了Agent的上限。在模型能力放缓、系统工程备受重视的当下，AI原生数据库就是腾讯在Agent时代给出的最佳答案。

来源：互联网