1. KAT 背景介绍
在 AI 技术飞速发展的当下，"让数据库更智能、更易用"成为行业核心探索方向，尤其国产数据库使用过程中，普遍存在学习成本高、运维流程复杂、特色功能上手难度大等痛点，各类手册文本繁杂，不利于用户快速落地使用。
针对这一现状，KaiwuDB 在 AI 与数据库融合领域持续深耕，形成了DB for AI 与 AI for DB 两大核心布局，既打造了适配多场景的预测分析引擎，又推出了 KAT - KaiwuDB 数据库智能体工具，构建起完整的数据库 AI 赋能体系，其中 KAT 作为 AI for DB 领域的核心成果，重点解决用户操作、运维、研发中的各类痛点。
本期直播核心围绕数据库智能体工具 KAT 展开，全面拆解其背景价值、架构功能及实操效果，为 DBA、研发工程师、数据科学家等技术从业者，提供 AI 与数据库融合的全新解决方案，助力降低数据库使用门槛、提升全流程工作效率。
2. KAT 架构和功能
2.1 KAT 核心架构
KAT 采用先进的 Multi-Agent（多智能体）架构，规避单 Agent 系统处理复杂任务时的效率低、准确性不足等短板，通过"分工协同、各司其职"的设计，实现复杂任务的高效拆解与落地。
• Main Agent（主智能体）：作为核心调度中枢，负责接收用户请求、识别核心需求、拆解复杂任务，并分配给对应 Subagent，同时监控任务执行进度、整合最终结果。
• Subagent（子智能体）：具备独立决策与执行能力，聚焦特定任务类型，包括 NL2SQL 转换、性能分析、数据分析、安装部署、知识库管理、故障诊断等，通过多轮迭代完成复杂需求。
• 核心组件：包含 Agent UI、Agent Server、Task Manager 三大组件，Agent UI 提供图形化交互与配置能力，Agent Server 以 RESTful API 形式提供 Agent 功能，Task Manager 支持定时任务与 Webhook 通知。
KAT 架构图
2.2 KAT 核心功能特性
KAT 具备五大核心功能特性，全面覆盖数据库操作、运维、分析全流程，大幅提升工作效率：
•自然语言交互：用户可通过对话完成各类数据库相关任务，无需掌握复杂操作指令。
• 智能问题诊断：快速定位 KaiwuDB 使用过程中的问题，提供精准解决方案。
• 性能调优：依托 KaiwuDB 专家知识，针对性优化数据库性能，提升运行稳定性。
• 自动化任务：支持定时巡检、备份、报表生成等运维任务，简化日常工作。
• 数据管理与分析：支持自然语言查询、趋势预测及可视化展示，让分析结果更直观。
KAT 功能特性
2.3 KAT 针对不同角色的赋能
• DBA：提供故障预防、巡检自动化、智能告警、部署自动化等能力，解放重复劳动，聚焦高价值工作。
• 研发工程师：支持自然语言生成 SQL、辅助业务设计、快速熟悉业务逻辑，大幅提升研发效率。
• 数据科学家：提供智能数据预处理、分析预测、结果可视化等支撑，助力高效挖掘数据价值。
3. KAT 相关演示
视频演示详见：全景解析 KaiwuDB 数据库智能体工具
