AI代理正成为数据库的主要用户，文章指出数据库需优先考虑速度、弹性瞬时性和隔离性，以适应AI快速、短暂、高并发的工作模式，实现架构和自动化控制。
译自：What happens to a database when the user is an AI agent
作者：Max Liu
过去，我们通过企业数据库对我们这类用户的实用性来评判它们。我们根据它们在帮助架构师创建模式、数据库管理员规划容量以及分析师构建查询方面的表现来评估它们。
我们期望数据库能够长期存在——可能数年——为销售报告和季度预测提供支持，并随着组织的发展而成长。
“但现在出现了一种新型用户：AI 代理。它有不同的需求。它的运行速度不同。它使用数据库来完成工作。但一旦任务完成，数据库就可以被丢弃。”
但现在出现了一种新型用户：AI 代理。它有不同的需求。它的运行速度不同。它使用数据库来完成工作。但一旦任务完成，数据库就可以被丢弃。
我们可能将为人类设计的数据库想象成从上方俯瞰的延时摄影城市景观。整个场景中，起重机和推土机忙碌地增加和移除结构，但大多数建筑物保持完好。细节在变化，但城市的整体形态及其各部分之间的关系保持相对稳定。
而为代理设计的数据库则会大不相同。它不是一个相互连接的街道和建筑网络——类似于传统的关系型数据库——而是场景在不断变化。彼此之间没有关联的公寓和街区以肉眼无法察觉的速度出现和消失。高速摄影显示这些结构形状奇特。它们不是为人设计的。它们的形状、位置，以及最重要的是它们的瞬时性，都服务于数字用户的需求。
所有迹象都表明，在不久的将来，代理而非人类将成为数据库的主要用户。那么，数据库需要如何改变？
数据库需要优先考虑速度而非易用性
像人类一样，代理也会规划任务、执行操作、观察结果并根据所学进行调整。但与人类不同的是，代理的运行速度超越思维。它们不关心易用性。
首先，AI 代理最重视速度。可用性也很重要，以及响应能力。但速度是最重要的。
代理持续访问数据。它们会产生剧烈的活动高峰，并在工作完成后丢弃其工作空间。它们的工作“习惯”会使那些为人类用户无限缓慢、更深思熟虑的交互而优化的数据库不堪重负。
正如我的同事兼联合创始人 Ed Huang 所说：“代理不会减速，除非你强迫它们，否则它们也不会优化。它们的自然状态是组合式爆炸。”
为 AI 代理设计的数据库平台需要像 AI 行动一样快速响应。
我们也必须构建具有弹性瞬时性的系统
通常，扩展云数据库涉及复制整个数据集群。正如我们在其他地方讨论过的，这是由于企业网络的限制。为了保持高性能，数据需要驻留在计算附近。但复制和持久化数据需要时间和增加成本。
在以人为中心的数据库中，这些低效率是不可取的；在以 AI 为中心的数据库中，它们是站不住脚的。
“代理不会减速，除非你强迫它们，否则它们也不会优化。它们的自然状态是组合式爆炸。”
每当代理的 CPU 使用率飙升时就启动新的数据集群既不切实际又浪费。AI 友好的数据库需要实现计算的弹性伸缩，同时最大程度地减少对本地存储和存储成本的影响。
分离计算和存储的架构直接解决了这一需求——特别是像 TiDB X 这样的架构，它使用云对象存储作为其骨干。在 TiDB X 中，计算根据工作负载强度和类型弹性伸缩。冷数据保留在对象存储中，成本最低。频繁访问的数据缓存到计算附近，以实现低延迟性能。
这种设计支持在活动期间快速扩展，并在需求减少时快速缩减——这正是 AI 的工作方式。
我们必须通过隔离来强制执行安全性
代理可能是不可预测的。它们需要防护措施。为了支持代理用户，数据库必须提供代理可以安全操作的环境，而不必担心损坏任何重要数据。
无服务器分支是一种有用的方法。像 TiDB Cloud 这样支持分支的数据库可以创建隔离的、写时复制的环境，代理可以在其中处理真实数据，而不必担心系统容量超载或数据损坏。
Manus 的经验很好地说明了这一点，这个通用代理 AI 平台在几周内积累了数百万用户。Manus 的“上下文工程”模型为每个任务生成了数千次迭代，每次迭代都存储其状态。这需要非凡的读/写性能。
此外，Manus 希望创建能够并行解决复杂问题的代理集群。其工程团队需要支持大规模并发，同时避免“吵闹邻居”冲突。
但这种级别的并发在非分支架构下是不可能实现的。通过 TiDB Cloud，Manus 使每个代理（或代理组）能够分叉数据库，运行实验并独立提交结果。
这使得 Manus 的代理能够并发评估替代方法，比较结果，并仅保留重要的结果。
为代理优先的未来做准备
大多数企业仍处于采用代理 AI 的早期阶段。然而，他们现在做出的基础设施选择将决定其工作的速度和成功。
随着人类用户让位于代理，再为数据库优化持久性、可见性或易用性已不再有意义。代理在针对快速创建和销毁、基于对象的存储以及强隔离进行优化的环境中蓬勃发展。瞬时性是新的关键词。速度是首要任务。
让代理进入你的数据库并不意味着放弃控制。它只是意味着控制将通过架构和自动化而非人工干预来强制执行。那些采纳这些原则的数据库和组织将能够充分利用其代理员工。那些不采纳的，在一个 AI 设定节奏的世界中，将不可避免地落后于同行。
