从“存数据”到“助思考”，OceanBase 如何推动企业 Agent 规模化落地？

大模型越来越聪明，为什么企业 Agent 走向生产依然困难重重？

7 月 10 日，在 AI 碰撞会·上海站上，OceanBase AI 产品解决方案总监王红川给出的判断是：问题不只在模型，更在于数据底座是否真正为 AI 做好了准备。

当 Agent 开始 7×24 小时自主运行，并持续处理文字、图片、音频、视频等多模态信息，传统数据库仅仅“存好数据”已经不够。企业还需要解决一系列新的问题：如何隔离不同 Agent 的数据与资源，如何沉淀长期记忆，如何为 Agent 提供安全的试错环境，以及如何让海量多模态数据真正变成可治理、可查询、可使用的资产。

本次 AI 碰撞会·上海站以“走进蚂蚁集团——共话 Agent 时代的数据底座新范式”为主题，由 OceanBase、DataFun 联合主办。活动旨在汇聚技术决策者、架构师与创新先行者，聚焦一个核心命题：面向 Agent 的下一代数据底座应该长什么样？

现场，王红川以“从‘存数据’到‘助思考’—— Agent 时代的数据底座新范式”为题，分享 OceanBase 的最新思考和实践。

OceanBase AI 产品解决方案总监王红川

当前，有两股力量正在深刻重塑数据库的角色：

从服务对象看，AI 时代的数据库正经历一场从“为人服务”到“为 Agent 服务”的根本性变革，传统为人设计的数据库，必须转向支撑 7×24 自主行动的 Agent；

从数据形态看，非结构化数据的价值转化已迫在眉睫，数据库需要成为多模态数据的理解引擎、处理管线和分析平台。

面对这一转变，OceanBase 的路径清晰：在原有 TP 与 AP 能力基础上，构建起面向 AI 场景的数据服务能力，演进为湖库一体的 AI 数据库。

今年 6 月 29 日，OceanBase 面向湖库一体的 AI 数据库正式发布。AI 数据库的一体化，不是某一类数据库胜出，而是所有数据库都在向“交易+分析+搜索+向量+ AI”的统一平台收敛，成为支撑企业构建面向 AI 时代的统一数据底座。

Agent 原生数据库的核心价值，即让Agent的隔离、记忆、试错三个核心行为都内化为数据库的原生能力，而非在数据底座之上打补丁、做外挂。

在实际落地方面，OceanBase 已支撑阿福、灵光、淘宝万能搜、WeaveFox 等 AI应用构建原生数据底座，其能力已在多个业务场景中得到验证。

多租户与冷热分层：支撑海量应用低成本落地

在 AI 的帮助下，一句话生成应用已成现实，但创建 App 的成本趋近于零，运行成千上万个 App 的成本却极为高昂。如何让一个应用像独占一样安全，同时像共享一样便宜？这是 AI 时代数据底座必须回答的第一个问题。

OceanBase 给出的答案是：通过存算分离架构与多级存储机制实现冷热分层，将低频访问的“冷数据”下沉至低成本对象存储，实现近零占用，将高频访问的“热数据”驻留于高性能本地盘，突发高峰时自动扩展配额，数据调用实现毫秒级响应，从而大幅平衡存储成本与查询性能。

混合搜索：为大模型提供更精准的上下文

AI 的对话能力高度依赖于上下文。例如在医疗或客服场景中，一次交互可能包含文字、报告、影像等多模态信息。如何将分散的“状态”与“记忆”结构化、持久化，并转化为可被模型调用的标准化资产，是释放 AI 持续智能的关键。

OceanBase 原生支持结构化、半结构化与非结构化数据统一存储，可在 SQL 中直接调用 Embedding 生成、Rerank 重排序、文本摘要等模型能力，无需外部服务即可完成数据侧 AI 计算，显著减少数据搬运和跨系统依赖，让多模态记忆资产的沉淀与调用真正做到无感、实时、低成本。

Database Branching：为 Agent 提供毫秒级数据沙箱

AI 驱动的业务需求迭代极快，在 vibecoding 过程中，一个小小前端页面的变化，背后可能都是大量的数据变动。若无法实现毫秒级的数据回滚与分支管理，企业的策略模拟、压力测试都将面临极高的试错成本。

对此，OceanBase 提供了完整的数据分支与沙箱能力：AI 可在安全隔离的临时沙箱环境中自由生成并试运行 SQL 代码，全程不影响主业务的稳定运行；开发者可秒级拉取生产环境的克隆分支，用于调试、功能验证或 Bug 复现；同时支持快速生成隔离副本，供审计与协作分析使用，确保生产数据的绝对安全。

让数据库像代码一样支持分支管理，是 OceanBase 为 AI 时代快速试错所给出的底层答案；OceanBase AI 数据库的价值，就是把 Agent 从 Demo 推向生产所需的数据底座一次性补齐。

如果说 Agent 原生是数据底座的架构命题，那么多模态数据的成本困局，则是更多企业正在切身承受的现实压力。

破解成本困局的“三把斧”：从存储负担变数字资产

试想一下，一家智能驾驶企业拥有数百 PB 的数据，如果想用大模型逐一挖掘数据价值，仅一天的成本就有几十万。在如此高昂的投入之下，企业极有可能在数据价值尚未充分转化之前便已难以为继。

这个例子，将 AI 时代数据治理问题直观呈现在众人面前。多模态数据对许多企业而言，与其说是资产，不如说是负债。如何大幅压缩存储成本、让模型以更低代价将海量数据高效转化为真正的数据资产，已成为大模型与 AI 时代数据底座必须共同正面回答的核心命题。

文件治理、模型治理和结果回流查询则是 OceanBase 破解困局的“三把斧”。

文件治理解决的是“数据认知”问题，面对每天涌入的海量多模态文件，系统需要具备自动归类的能力，而非依赖人工逐一甄别；

模型治理解决的是幻觉问题，是在数据库层面建立推理结果的自动校验机制，将幻觉的修复成本从人力兜底转为系统自愈；

结果回流保障的是数据一致性、完整性和可用性，确保上层应用查询时无感调用，让数据能用、好用。

入库即智能：让理解结果被治理、查询、使用

更深层的解法，是 OceanBase 所倡导的“入库即智能”理念。

OceanBase的技术架构中早已实现了这一点，让多模态数据像表格一样被管理，变成可查询、可索引、可版本化的资产。

企业数据可以构建为一张多模大宽表，将事务型数据、AP 分析数据与多模态数据统一纳管。模型调用、推理结果回写、版本一致性校验，全部在数据库原生层面自动完成——当 ASR 转录失败时自动重试，当生成的 JSON 格式异常时触发数据质量检测并要求重新推理。文件可以放在最合适的存储层，但事务、版本、权限、查询入口都由 OceanBase 统一管理。

以往，是大模型让图片、音频、视频能被理解，而现在， OceanBase 让理解结果能被治理、查询和实时使用。

比如，在新能源汽车销售中，当导购与潜在客户交流时，对话语音会实时传入数据底座，系统可即时识别出该客户已试驾多少次、同时在对比竞品，并主动触发后续服务动作——推荐方案、提示跟进话术、加速订单转化。

数模融合并非简单将数据喂给模型，经过推理或 workflow 流转后得到一个好结果，而是在数据层面直接定义 metadata，让模型能力成为数据库的原生组成部分。

架构支撑：三层协同构建 AI 数据库

而这一切的前提，是底层架构的扎实支撑。只有元数据、计算、存储三层协同联动，才能真正支撑多模态原生数据库的稳定运作，这也是 OceanBase 在技术层面的核心优势所在。