当微软正在清理Build大会现场散落的彩纸时，此刻或许正是反思其“未言明之处”与“已言明内容”的良机。抢尽风头的AI代理Scout，宣称能够“理解工作如何完成”并“无需提示即可采取行动”。而这家软件巨头的旗舰数据库SQL Server却几乎未被提及。

过去几年，企业对数据库的需求分化越来越明显。 一类场景需要数据库足够轻量、部署简单、成本可控—中小型业务、SaaS 被集成、行业垂直应用，追求"开箱即用、一台服务器就能跑起来"；另一类场景持续追求更强的分布式能力、更完整的生态、更稳定的企业级保障—金融核心、政企关键系统、大体量交易分析一体化业务，追求"扩得动、扛得住、查得快"。 与此同时，传统数据库架构在扩展性、兼容性、运维复杂度、数据管理效率上 ...

本文介绍一个完整的"AI智能体工厂"平台的设计与实现。该平台以本体模型（Ontology Model）作为中间表示层，打通了从原始业务需求到可运行AI智能体的完整链路：需求探索 → 本体建模 → 可视化验证 → 能力代码生成 → 技能封装 → Agent动态发布。 今天完整分享下最近通过AI编程实现的一个基于本体模型+AI大模型驱动的端到端AI智能体交付平台。包括需求分析，整体设计，核心功能实现。

在2026年亚马逊云科技中国峰会上，G2深入分享了AI时代，尤其是Agentic ...

对于用户而言，AI工具不再是娱乐、问答的辅助工具，而是能够落地具体工作、降低劳动成本、提升产出效率的核心生产力;对于行业而言，市场竞争的核心不再是单纯的token价格比拼，而是单位token能创造的实际价值，AI生产力变现、落地赋能将成为未来行业发展 ...

王义成在台上讲得很透：前面那些 Serverless、Branch、AI Toolkit，传统存储底座根本撑不起来。闲时归零依赖极致弹性，秒级克隆依赖快照分叉，混合负载依赖一份数据多种引擎，只能从存储层根上重构。

AI时代苟日新，日日新，又日新，数据库也是如此。 主流数据库的发展经历了几次重要演进：从最早的OLTP数据库，到OLAP从其中分离出来成为数据仓库，再到大数据系统。长期以来，数据库架构主要围绕人类应用、确定性交易和结构化数据分析设计。 今天，新的变化正在发生。 AI ...

6月25日，以 “全栈自研迭代 全域场景落地”为主题的“2026 GBASE技术云享会” 在天津天开园报告厅盛大启幕。大会同步进行线上直播，吸引了众多客户、合作伙伴云端参与，共探数据库技术赋能各行业的新路径。

很多人把 MCP 和 Skill 当成同类概念。本文我把两者各自的定位和配合方式拆开讲清楚。 👔面试官：MCP 和 Agent Skill 有什么区别？ 🙋♂️我：它们都是给 Agent 加能力的吧？MCP 是用工具列表来描述 Agent 能做什么，Skill 也是描述 Agent 能做什么，本质上差不多，只是 ...

【TechWeb】6月25日消息，当AI Agent从“聊天机器人”进化为能独立规划、执行并交付业务结果的“数字员工”，底层数据库的逻辑正被彻底改写。 当企业大量部署AI Agent（智能体）时，数据库到底需要发生怎样的变化？ “我们坚信，数据才是客户利用这些先进技术、为业务创造新价值的最终差异化来源。” 在2026年亚马逊云科技中国峰会上，亚马逊云科技数据库服务副总裁Ganapathy“G2” ...

在人工智能技术迅猛发展的当下，数据库领域正经历一场深刻变革。传统数据库的设计理念主要围绕人类应用、确定性交易和结构化数据分析展开，但随着AI Agent的兴起，这一模式正面临前所未有的挑战。这些智能体不再局限于简单的数据查询，而是能够自主调用工具、生成代码、执行任务，甚至参与业务流程，对数据库提出了全新的需求。