前言
6月27日，深圳，一场关于“AI时代的数据库到底该长成什么样”的讨论，被阿里云数据库团队摆上了台面。这是继5月20日阿里云峰会首发AIDBS（AI原生数据库服务）之后，他们把“Agentic-Native Database”这一概念从一次性发布，正式沉淀为系列化线下技术活动的第一站。现场约100位来自互联网、SaaS、游戏、AI原生初创等领域的技术决策者、运维人员和AI应用开发者，全程就围绕这一个核心命题展开。
开场Keynote：数据库正在被 Agent “接管两端”，阿里云给出双50%硬指标
阿里云数据库产品事业部资深产品专家葛双博在开场Keynote中，直接抛出了本场活动的思想锚点：“模型决定AI多聪明，数据库决定AI能跑多远。”——他还补了一句更接地气的翻译版本：“AI的上限由模型决定，下限由数据库决定”。
葛双博把过去两年的AI浪潮切成了“上下半场”：上半场（2023–2025年），数据库为模型准备粮草——多模态数据清洗、RAG、长期记忆、库内推理，让数据库长出“AI Ready”的形态；下半场（2026年起），主角从模型换成了Agent——多步推理、自主决策、调用工具、读写数据，Agent不再是问答机器人，而是“真正能做事的程序”。
这里有两个根本变化：访问者从APP变成Agent，查询不再写死，而是“临时想出来的”，一次任务可能连续调用数据库几十次；维护者从DBA变成Agent，备份、扩容、SQL优化、Schema变更由Agent触发协同，DBA则前移至审计与决策位。阿里云数据库团队给出的判断很直接——“数据库的两端，都可以是Agent”。
正因如此，他们把Agentic-Native上升为下一代数据库的主线，并首次对外公布了双50%硬指标：在数据服务方面，访问数据库的流量有50%来自Agent驱动；在数据管理方面，50%的数据库实例由Agent创建和维护。这不是一个模糊的方向，而是实打实的量化目标。
阿里云数据库产品家族：一整套Agentic-Native答案
开场分享之后，四个数据库产品域的代表依次登台，从“智能数据平台服务、关系型数据、多模数据湖、数据分析”四个方向，把Agentic-Native的抽象定义翻译成了客户可以对齐的产品语言。
AIDBS：一站式Data Agent开发平台
阿里云数据库AIDBS与生态工具产品负责人陈茏久完整披露了AIDBS（AI原生数据库服务）的产品全景。它定位为企业级Data-Centric Agent的一站式开发与服务平台，核心目标只有一个：让数据被Agent可理解、可编排、可流动、可监管。覆盖数据资产管理、数据智能开发、Data Agent编排三大方向，通过一站式开发（全生命周期打造企业专属Agent）和一站式服务（AaaS：Agent as a Service开箱即用）双通道交付——企业既能快速上手Data Agent，也能基于开放生态深度定制。
AIDBS承接了双50%中“数据实例管理50%”的指标，把实例全生命周期以Agent化方式交付，通过三层Agent化能力重构数据库服务：管控面Agent实现自然语言运维，数据开发Agent自动化权限申请与迁移，应用开发Agent辅助数据分析与报表生成。具体来看，Data Agent产品系列内置了Meta Agent（企业智能资产的数字员工）、Analytics Agent（数据开发、分析、深度运营指导）、DAS Agent（一站式数据库运维数字员工）三大数字员工，而DataBridge Agent则负责互联网信息与企业信息的自动获取与处理。三层Agent化能力层层递进：L1管控面Agent——实例创建、扩容、备份、升级由自然语言驱动；L2 DevOps Agent——变更审核、SQL优化、数据迁移以对话完成；L3应用开发Agent——从元数据编辑一路走到自然语言一键生成Web应用。开放生态方面，通过阿里云市场和ModelScope引入第三方付费Skill包，支持开源/企业版Dify、RAGFlow、Supabase组件，让企业能基于Vibe Coding Runtime快速构建专属Data Agent。
PolarDB：Agentic Data Infra
阿里云数据库产品事业部资深产品专家贾新华展示了PolarDB从Cloud-Native迈向Agentic-Native的完整演进路径。他的核心判断是：Agent全生命周期涉及记忆、原始语料、领域知识、业务数据四大数据域，而PolarDB的目标是用一套产品矩阵把这四个域全部承接下来。具体产品线包括：PolarDB Mem0——基于开源Mem0深度优化，内置高性能向量引擎与图引擎，与阿里云百炼深度集成，提供全托管长短期记忆服务，解决对话不连贯、无法个性化的核心痛点；PolarDB Limitless、IMCI、PolarSearch——一站式“存-算-搜”，Agent与用户的每轮对话都是企业原始资产，语料写入后可直接被IMCI分析节点和PolarSearch检索节点消费，实现多维运营分析与实时检索一体化闭环；PolarDB知识库、向量、PolarFlow——企业级知识沉淀一体化方案，实现“记忆-知识联合召回”，查询时同时从记忆库和知识库双路召回，生成结果质量达标后可一键回写知识库，形成记忆与知识双向进化的闭环。
Lindorm：以多模数据湖为底座的Agent生态闭环
阿里云数据库产品事业部Lindorm产品经理庞少婷给出的定位非常清晰：“未来的数据库不只是被动存储，它本身就应该是一个主动的智能体。”Lindorm从“更强的HBase → 自研多模引擎 → AI数据平台 → Agentic-Native”四阶自然生长，用一份原始数据、多份索引的架构，覆盖AI搜索、RAG、长期记忆、数据挖掘、Agent可观测等全AI场景。相比传统“DB + ES + 向量库 + OLAP”的组合，存储成本能降至1/2到1/3，同时融合检索准确率显著提升。具体来看，多模数据湖支持宽表、搜索、向量、列存、计算、图、AI七大引擎共存，LDFS统一存储，冷热分离、存算分离、秒级弹性；多模融合检索支持标签+全文+向量融合，一条SQL完成召回，向量召回率排行业前列；库内AI能力支持多模型库内调用，Ray分布式Python支撑十万核推理调度；Agent运行时则通过AI Gateway、Lindorm Skills、AI CLI、Long-term Memory、Lindorm AI Assistant组成完整闭环。更重要的是，它兼容开源生态：SQL接口兼容MySQL、Search接口兼容ES/OpenSearch、KV接口兼容HBase，历史应用零迁移改造即可享受多模红利。
AnalyticDB：面向AI上下文与视频创作场景的Agentic分析底座
阿里云数据库产品事业部高级产品专家庞博展示了AnalyticDB for PostgreSQL针对AI-Native企业打造的AgenticDB最佳实践。它把Agent运行依赖的一站式后端服务、上下文管理及AI上下文服务统一到一个分析引擎中，同时提供多模素材生成的创意智造Agent。Serverless Supabase在Vibe Coding场景下开箱即用，秒级冷启动、AutoScaling、秒级挂起，空闲成本趋近于零，服务端Token调用与OAuth 2.0 SSO保障企业安全。上下文服务提供长记忆与知识库服务，30秒内完成初始化，最低使用成本每天10元以下，具备召回效果增强与Auto-Dream能力。上下文管理则通过高性能向量引擎、全域湖仓与图分析引擎实现高性价比的存储与管理。创意智造Agent的应用场景包括具身智能视频泛化与质检、小游戏AI创作、AI短剧生成等前沿领域。
行业实践：从“我们能做什么”到“客户已经做了什么”
阿里云数据库产品事业部高级解决方案架构师康桥平压轴登场，横跨游戏、电商/SaaS、新零售三大行业，用真实落地场景讲透了一件事：Agentic Database不只是概念，而是在解决具体业务问题。游戏行业正在从脚本式NPC走向拥有长期记忆的Agentic NPC，万级NPC并发激活下需要极致弹性与持久化记忆；AI小游戏创作平台面临数万闲置项目的成本压力，需要Scale-to-Zero与秒级Sandbox创建能力支撑高频迭代；电商与SaaS行业的客服Agent知识库已达数十亿向量规模，对磁盘型向量引擎的性价比和库内Embedding的端到端效率提出了新要求；OTA场景的实时搜索与推荐正在从多引擎拼接走向多模融合检索一体化；而新零售行业则用Data Agent为一线业务决策者配备专属数据助手，让经营洞察从“等报表”变为“主动推送”。
这些落地场景传达了一条共同的主线：数据库不再只是被调用的存储层，它正在成为Agent应用运行的原生底座。
下一站：Agentic DB Day，敬请期待
Agentic DB Day将在全国各个城市持续推进，把阿里云数据库全系产品的Agentic-Native能力矩阵一站一站讲给更多开发者。与此同时，PolarDB、RDS、AnalyticDB、Lindorm、SelectDB等单品也将各自展开“AI实战营”系列，把各产品支持的AI能力以Hands-on体验的形式带到更多城市。一场活动无法讲完一代范式的迁移，但深圳这场首站已经给出了一个足够清晰的信号——Agentic-Native Database，就选阿里云数据库。
