【干货下载】2026腾讯云「数据库+AI」产品发布会精彩回顾

发布会伊始，CCF会士、数据库专委主任周傲英教授发表开场致辞。他表示，今天讨论“数据库+AI”，绝非简单叠加，而是数据库角色的一次深层重塑。过去数据库更多承担“以数为据”的职责，而在 AI 时代，数据正成为驱动智能的新型生产资料，数据库也要从传统的“数据发动机”升级为支撑智能时代运转的“数据电网”。他强调，AI 原生不应只是概念标签，而应成为数据库理论、架构与产业实践的新起点。

腾讯云副总裁王义成在《腾讯云数据库与AI共生进化之路》主题分享中，系统回顾了腾讯云数据库从互联网时代、国产化时代迈向 AI 原生时代的三阶段演进路径：1.0时代承接互联网洪峰，关键词是高并发、高性能和极致弹性；2.0时代支撑关键行业国产化替代与自主可控；3.0时代则面向 AI 原生场景，数据库的主要“用户”正从人转向 Agent。基于这一判断，腾讯云重点推出 Agent Memory、TDSQL Boundless、TDSQL-C 双引擎&新存储架构和 DatabaseClaw。其中，Agent Memory 提供短期记忆压缩、长期记忆沉淀和团队记忆组织化；TDSQL Boundless 以统一分布式架构整合关系型事务处理、向量语义检索与全文搜索能力；升级后的 TDSQL-C 则通过 Serverless、自动 Branch、AI Toolkit 等能力，更好适配 Agent 开发、测试和弹性计费模式。会上还全新发布了数据库智能体产品——DatabaseClaw，让数据库具备自主感知、决策与执行的能力。

王义成表示，腾讯云希望构建的不是“给数据库外挂 AI”，而是真正面向 AI 时代重新设计数据库，使其同时成为 AI 应用的运行环境、数据中枢和自我进化的智能内核。

沙利文执行董事李庆从产业趋势出发，分享了《数据库+AI 行业趋势演进与游戏场景价值重塑》。她指出，AI 原生时代，数据库正从传统存储与查询系统，升级为覆盖“存储—记忆—检索—状态关系—运维—安全治理”的新型数据基础设施。在 Agent 持续感知、自主规划、跨系统协作的工作模式下，数据库必须具备多模统一管理、实时检索与长期记忆、弹性高可用与全球化部署、智能自治与可信治理四大核心能力。

她特别提到，游戏行业因其高并发、高实时性和全球化运营特征，已成为检验 AI 原生数据库能力的高价值场景，而腾讯云在亚太游戏行业 MongoDB 市场中取得份额、增速和综合技术能力“三料第一”，体现出其在 AI 场景下的行业承接能力。

腾讯云数据库副总经理罗云围绕《Agent 时代的数据库变革：从智能数据到智能运行》展开进一步解读。他认为，随着大模型和 Agent 框架日趋成熟，数据库运维正在从经验驱动走向可沉淀、可复用、可协同的智能运行模式。罗云重点介绍了 DatabaseClaw 在安全治理、专家经验沉淀和智能自治方面的设计思路：通过行为护栏、权限可见和全链路审计，让企业真正敢把 Agent引入数据库生产环境；通过将 10w+DBA 的工单经验、排障路径和规则沉淀为可调用的 Skills，让智能体具备专家级诊断能力；通过记忆分层、团队共享和长期沉淀机制，让数据库运维经验从个人记忆演进为团队、组织资产。

他同时介绍，腾讯云数据库正在围绕 Agent Memory 推进短期记忆压缩、长期记忆分层、团队记忆索引等方向，持续夯实智能运行底座。目前代码已经开源到 GitHub 社区（不到两周时间接近5k Star），同时为了简化用户在云上使用的成本，Agent Memory 还提供云端的全托管方案。

在底层技术层面，腾讯云云原生数据库研发负责人李志阳带来了《AI 时代数据库云原生架构2.0》分享。他指出，AI 应用爆发带来了海量低成本存储、快速恢复、全球容灾和极致性价比的新要求，因此腾讯云对 TDSQL 新一代存储架构进行了系统重构，重点强化日志数据分离、副本无主架构、自定义压缩、透明分层存储、跨园区容灾与本地备份等关键能力，为 Agent 开发测试场景下的 Branch 体验和生产级稳定性提供更快、更省、更可靠的云原生数据库底座。

腾讯云分布式数据库研发负责人唐彦则在《打造 AI Ready 的下一代数据存储底座》中给出了更面向未来的判断。他认为，AI 时代数据库不能只在旧架构上“修修补补”，而应真正成长为原生多模态、按需弹性、开放不锁定的企业级数据底座。围绕这一目标，TDSQL Boundless 将进一步以对象存储作为多模数据的长期主存储，以开放数据格式连接更多 AI 生态，以 Serverless 方式应对脉冲式负载波动，并在用户体验上保持统一入口、统一元数据和统一安全边界，推动数据库从“大集群”走向“面向 AI 时代的数据操作系统”。

在客户实践环节，小红书数据库 DevOps 专家许嘉正分享了《从 DBA 到 Agent：小红书数据库AI智能体落地实录》。他强调，小红书团队分享的不是未来蓝图，而是已经跑在生产环境中的真实实践。围绕“Skill 化运维、BaaS 化平台、Agent 驱动的 Chaos 演练”三条主线，小红书展示了数据库团队如何将多年运维经验封装为 Agent 可稳定调用的 Skill，如何通过统一托管的 BaaS 平台让非研发人员也能快速构建带有数据存储、权限、安全与实时能力的应用，以及如何通过 Gambit 对抗演练系统让红蓝双方 AI 在沙箱环境中完成故障注入、诊断、修复与复盘。

许嘉正透露，目前小红书数据库团队已沉淀30多个数据库运维 Skill，生成700多份复盘报告，部分诊断巡检类能力已在生产环境中高频运行。他也特别点赞腾讯云 DatabaseClaw 在工单沉淀、开放 API 集成和安全治理上的价值。

来自金融行业的申万宏源资深数据库架构师郝飞，则以《申万宏源国产化数据库探索实践》为题，介绍了证券行业在数据库国产化过程中的选择与思考。他提到，申万宏源正以中台化、资源池化、多租户方式推进数据库底座升级，基于 TDSQL 构建资源池后，在强一致性、高可用、多租能力、成本优化、可观测性与信息安全管控等方面取得明显成效。面向下一阶段，申万宏源也在持续推进更多业务系统迁移，并将知识库覆盖率、检索命中率、记忆召回准确率等问题视为 AI 落地数据库场景的关键命题。

在国际化实践方面，正大集团IT运营总监、企业架构师Wongrapee Keawyana 分享了《正大集团核心数据库系统改造实践》。他介绍，正大集团在泰国拥有2600家门店、每天服务2200万顾客，业务覆盖10多个国家。过去，集团长期受制于陈旧的单体基础设施和割裂的线上线下系统；借助腾讯云在数据库、AI 和零售场景中的能力积累，集团逐步完成核心系统上云与重构，推动需求预测、定价、个性化服务和统一平台建设等能力升级。迁移完成后，其核心部署效率提升至原来的10倍，弹性扩容从过去的长周期规划变成分钟级响应，为跨国零售业务提供了更灵活的数据底座。

随后的圆桌环节，专家们围绕《Agent 时代数据库的破局与新生》展开深度探讨，主持人薛晓刚率先提出：“没有数据就没有 AI，数据库是离数据最近的地方，也是 AI 真正落地的基石。”讨论中，周傲英教授再次从“数据生产要素”的角度，呼吁数据库行业跳出传统“以数为据”的狭义框架；点点教育CEO梁敬彬提出，未来数据库在逻辑上必然走向多模融合与统一服务，更重要的是人与 AI 的关系将从对抗走向共生；资深AI科学家王巍巍结合一线项目经历指出，基础设施决定创新上限，只有底层数据与数据库能力成熟，AI 创新才能真正规模化落地；罗云则从产业现实出发强调，随着 Vibe Coding 兴起、专业运维人才相对稀缺，数据库自治能力不再只是技术理想，而会成为真实的产业刚需。多位嘉宾的观点共同指向一个结论：数据库正在从被动存储系统，演进为面向 Agent 协作的新型智能基础设施。

生态伙伴方面，AMD公司云产品事业部产品经理宋学红分享了《全栈 AI 领先未来》。他从 CPU、GPU、DPU 等底层算力基础设施视角出发，介绍了 AI 时代对数据中心计算架构提出的新要求，并重点分享了 AMD EPYC 系列与腾讯云在实例优化、数据库场景适配及AI训练推理方面的合作进展。他表示，Agentic AI 时代，CPU 在整体 AI 架构中的角色将进一步提升，数据库和算力基础设施之间的协同也将更加紧密。

最后，本次大会还迎来了产学研合作的重要时刻。现场正式发布CCF-腾讯犀牛鸟基金“数据库+AI”五大研究课题，涵盖高并发场景下的流式事务执行与调度、数据库内核高效性能回归检测、LLM驱动式代码合成、多智能体协作自治运维、云原生数据库软硬协同智能数据分层与成本优化等方向，构建面向AI时代的自主可控软件基础设施。

在Agent成为新生产力单元的时代，数据库不再只是后台系统，而正在成长为企业智能应用的长期记忆中心、状态管理中心、知识融合中心和运行治理中枢。以此次发布会为新起点，腾讯云正加速推动数据库从“数据底座”迈向“智能底座”，与产业伙伴共同书写数据库+AI融合创新的新篇章。

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