7 月 17 日到 20 日，2026 世界人工智能大会（WAIC）在上海世博、张江、西岸“三地四馆”同时开幕。今年的主题是“智能伙伴，共创未来”，Agent 是全场最热的关键词，本届 SAIL 奖 TOP30 申报项目中，智能体方向占比超过 40%，是申报量最高的技术赛道。
把镜头从展台拉远，看向企业内部真实发生的事情，会看到另一种画面。热闹的展示背后，这场 Agent 落地的考试已经进入交卷阶段。
一、热闹的展会背后，Agent 落地正在降温
2025 年被普遍称为“Agent 元年”，那一年大家关心的是能不能做出一个 Agent。据 CSDN OPC 开发者社区发布的《2026 企业级 AI Agent 全景图》，到了 2026 年，行业的提问方式已经变了，从能不能做，变成能不能稳定跑在业务里，能不能被规模化，能不能算出账。
据掘金社区一篇统计中国企业 Agent 落地情况的文章，中国企业级 Agent 的真实落地率只有 17%，从试点走向规模化应用的转化率约 21%。麦肯锡的调研数据也指向同一个问题：七成企业已经部署了 Agent，但只有 23%实现了单一业务职能内的规模化扩展，全公司级规模化应用的企业占比不足 7%，部署热和规模化冷是并存的两条曲线。
2026 年 WAIC 的交卷时刻，Demo 炫不炫已经不是重点，真正比拼的是谁的 Agent 能在没有人盯着的情况下，持续、准确、安全地跑在真实业务流程里。Agent 跑不起来，很多时候问题不在模型本身，根源往往在它脚下的数据基础设施没跟上。
二、企业 Agent 落地卡在哪？
把落地失败的项目拆开看，问题基本收敛到三类：不准、不稳、不放心。
不准，业务不敢用。 裸的 Text-to-SQL 在真实企业数据上准确率普遍不足一半，根本原因在于企业内部的业务口径没有被机器可读地表达出来。同一个复购率，财务、业务、风控可能各算各的，Agent 猜不出该用哪一种，答案自然对不上报表。
不稳，库扛不住。 Agent 的查询模式和人类完全不同。人类一次问一个问题，Agent 是高频、多轮探索式查询，多步推理还会放大延迟，并发和账单双双失控，亚秒级响应体验难以保障，这在传统为人设计的 BI 架构上尤其明显。
不放心，过不了合规。 Agent 查了什么表、给了什么答案、有没有越权访问，如果没有权限管控和全程留痕，这类系统很难真正进入生产环境，尤其是在金融、政务等强监管场景。
这三道坎背后共同的原因是，企业的数据基础设施还是面向人设计的，还没有完成向面向 AI 的范式迁移。谁能率先补齐语义和治理能力，谁就有机会率先跨过这道坎，这也是数据基础设施赛道里值得关注的机遇所在。
第一新声发布的《2026 年 Q1 全球企业级 AI Agent 优秀厂商图谱》指出，中国 Agent 生态正呈现双轨并进的结构性变化，一边是通用 Agent 底座的基建竞赛，一边是垂直厂商靠场景密度加速落地。但无论走哪条路线，Agent 从单点工具走向金融风控、工业预测性维护、政务审批这类核心业务闭环时，对数据基础设施的要求都在同步升级。
这背后是一条在不同赛道里反复验证的规律：Agent 越往核心业务走，数据基础设施的短板就越先暴露。
三、数据基础设施，要补三门课
企业 Agent 要跨过前面这三道坎，数据基础设施层面至少要补三门课，分别对应能不能查、懂不懂业务、放不放心用。
第一门课是查询底座要扛得住 Agent 式的负载。 人类的查询习惯是一次问一句，Agent 的查询习惯是短时间内密集试错、多轮追问，对并发、延迟和成本的要求跟传统 BI 完全不是一个量级。这也是为什么高性能、低延迟、能控制住成本的实时分析引擎，正在重新变成 AI 基础设施里最基础也最容易被低估的一环。
第二门课是业务语义要变成机器能读懂的资产。 企业里的指标口径、业务规则、领域知识，过去主要靠人和文档传递，Agent 读不懂文档里的隐性共识，只能靠猜。把这些知识沉淀成机器可读、可审计、可复用的语义层，Agent 才有可能从猜 SQL 变成懂业务。这一层的价值还有另一面：模型会不断迭代升级，但企业自己积累的语义资产和业务知识不会因为换了模型就贬值，它是 AI 投入里少有的能持续增值的部分。
第三门课是执行环节要有治理托底。 Agent 不只是回答问题，还要能被审计、被约束、被追责。每一次查询是谁发起的、经过了什么权限校验、结果有没有被记录，这些能力如果缺位，Agent 就永远只能停留在演示阶段，进不了真正的生产系统。
这三门课分别对应查得快、懂业务、可信任，缺一门，Agent 的落地都会在某个环节卡住。这也是镜舟科技这段时间持续在思考和投入的方向，把这三层能力打通，让企业的数据基础设施真正具备承接 Agent 的能力，让数据库从单纯的存储查询工具，进化成经得起 Agent 高频调用的智能底座。具体的产品化路径，我们会在之后向大家详细介绍。
四、从数据库到 AI 决策基础设施
回到开头的问题，中国 Agent 落地的新标尺是什么？能不能生成一段像样的回答早已不是及格线，真正的门槛是准确可信、实时响应、安全可控、越用越聪明这四件事能不能同时做到，并且是在没有人工兜底的情况下持续做到。
差距最集中的地方，恰恰是数据基础设施，它决定了 Agent 有没有机器可读的业务上下文、有没有扛得住高并发的查询底座、有没有经得起审计的治理边界。
WAIC 2026 展示的数百款产品里，Agent 的故事讲了很多，但能把数据基础设施这道题解出来的企业仍然稀缺，镜舟在这条路上也对自己重新定位：不仅是更快的数据库，更要成为 AI 时代的企业全域智能中枢，帮助企业一起建立 Agent/机器可读的业务上下文、扛得住高并发的查询底座，以及经得起审计的治理边界。
参考资料：
[1] CSDN OPC 开发者社区，《2026 企业级 AI Agent 全景图发布：行业迈入规模化落地拐点》，opc.csdn.net/6a3d199110e…
[2]第一新声，《2026 年 Q1 全球企业级 AI Agent 优秀厂商图谱发布》，news.qq.com/rain/a/2026…
