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。该平台通过统一入口连接企业分散的多源数据，并为 Agent 提供业务语义理解与权限治理能力。同期，腾讯云还披露了数据库产品在 AI 方向的最新进展，多项 AI 数据库能力已经进入腾讯内部 AI 产品、开发者工具以及企业级生产环境。
腾讯云副总裁王义成表示，Agent 带来的变化，不仅意味着数据库新增了一类用户，数据形态、运行负载、上下文需求以及安全边界也在同步变化。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、治理与自治四大核心能力。
（图：腾讯云副总裁王义成在现场发布TDSQL Nexa）
一个统一入口，让 Agent 更懂企业数据库
企业在建设 AI 应用时，数据通常分散在不同技术栈与平台之中。一个 Agent 如果需要跨多套系统查找并调用数据，开发成本、运维复杂度以及权限管理难度都会明显上升。
此次发布的 TDSQL Nexa，将事务处理、全文检索与向量检索、AI 计算、大规模分析等能力统一整合到一个数据平台中。对于暂时不适合迁移的数据，还可以直接连接原有数据源参与计算，从而减少重复存储与数据搬运成本。
在企业落地 Agent 的典型运行记录分析（可观测）场景中，腾讯云测试显示，TDSQL Nexa 相比开源组合方案，计算性能提升超过 10 倍，成本降低超过 60%。
不过，Agent 能访问数据只是第一步，更关键的是要真正理解数据。企业中的表名、字段、指标口径，以及长期沉淀下来的数据使用经验，往往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 在查询数据时同步获取业务上下文，提升数据理解能力。
在涉及几十到上百张表的中等规模应用构建场景中，结合业务语义与专家经验后，Agent 生成的 SQL 基本无需人工修改，业务执行效果平均提升超过 50%。
企业还可以依托 TDSQL Nexa 为每个 Agent 配置独立身份和访问范围，系统支持行列级权限控制与操作审计，对高风险操作可进行拦截或转入人工确认，进一步强化数据安全治理。
AI 数据库能力正加速进入生产环境
除了 TDSQL Nexa，腾讯云在面向 Agent 的数据库领域已经形成整体布局。从 Agent 所需的数据、检索与记忆能力，到 Agent 应用所需的弹性数据库环境，再到数据库的智能运维，腾讯云正围绕多模统一、Agent 原生、语义与记忆、治理与自治四类能力，构建完整的 AI 数据库体系。
具体来看，TDSQL Nexa 和 TDSQL Boundless 负责统一承载 Agent 所需的数据存储、检索和计算能力，进而打造 Agent 统一的数据平面；TDSQL-C 提供弹性且隔离的数据库环境；Agent Memory 用于沉淀长期记忆与经验；DatabaseClaw 等技术则让数据库自身具备智能诊断与自治运维能力。
目前，云原生数据库 TDSQL-C 已接入 WorkBuddy、元宝、混元和美团 NoCode 等模型及 AI 应用，稳定服务 50 万开发者，每天处理数十亿次请求。借助数据库 Branch 和 Serverless，Agent 可以在秒级创建独立数据库环境，进行反复测试与快速回滚，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，受到大量开发者关注。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，进一步将记忆能力从单个 Agent 扩展到团队层面，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与团队的上下文和经验。
数据库智能体 DatabaseClaw 已在头部客户生产环境中实现规模化落地。它将腾讯云积累的 10 万级真实工单经验沉淀为专家 Skill，可结合指标、慢日志和运行事件开展故障分析，目前部分现网故障的根因定位最快可在 3 分钟内完成。
王义成表示，未来企业在选择数据库时，不再只是替换一套核心系统底座，还会同步考察其对核心业务系统与 Agent 应用的支撑能力，这将成为数据库选型的新分界线。
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