随着人工智能从一次性提示转向自主、情境感知型代理，企业基础设施正面临新的瓶颈。瓶颈不在于计算能力，而在于内存。
在这份最新的 O’Reilly 报告中，您将了解到智能系统如何快速、一致且可解释地检索、回忆和推理相互关联的数据。您还将了解到分布式 SQL 为何正在成为 AI 就绪数据层的支柱，从而大规模地统一结构化、语义化和时间序列检索。
这份免费报告专为数据架构师、AI 基础设施工程师和技术领导者打造，提供实用的指导和经过验证的模式，包括 RAG 管道、长期记忆图和混合事务 + 分析架构，以便您可以设计出在生产环境中也能正常运行的内存系统。
下载完整报告，了解如何：
- 找出为什么内存而非计算能力是智能体人工智能的限制因素
- 将结构化数据、向量和历史记录统一到一个检索层中。
- 评估分布式 SQL、向量数据库和混合技术栈之间的权衡取舍
- 为持久性、上下文相关的AI工作负载设计可扩展架构
- 实现数据基础架构现代化，以支持智能自适应系统
白皮书下载
Oreilly-Report-Agentic-AI-Data-Architectures.pdf (1.8 MB)
AI 总结及解读如下：
智能体 AI（能自主规划、学习的 AI）要想好用，关键得有靠谱的 “记忆系统”，而分布式 SQL 数据库就是搭建这个记忆系统的最佳选择。
一、先搞懂：什么是 “智能体 AI”？和普通 AI 有啥不一样？
普通 AI（比如常见的聊天机器人）就像 “食谱书”—— 只能照着固定指令做事，不会根据你的情况调整，也记不住之前的互动。而智能体 AI（Agentic AI）像 “私人厨师”：
- 能主动观察（比如知道你爱吃辣、过敏史）、思考（今天吃什么合适）、行动（买菜做饭）、学习（下次改进口味）；
- 核心是 “有记忆”：能记住你的偏好、之前的互动、做事的结果，不会每次都 “从零开始”。
二、普通 AI 的痛点：“记性不好”，传统数据系统拖后腿
智能体 AI 需要 “长期记忆”（比如记几个月的用户习惯）、“短期记忆”（比如对话中衔接上下文），但传统数据系统根本扛不住：
- 数据分散：结构化数据（比如交易记录）存在关系型数据库，非结构化数据（比如文档、聊天记录）存在向量库，AI 要查资料得跑好几个地方，又慢又容易出错；
- 不灵活：传统数据库是为 “固定查询” 设计的（比如查上个月销售额），但智能体 AI 的需求是突发的（比如突然要查 1000 条相关记录），容易卡壳；
- 没连续性：传统系统像 “拍照片”，只存某个时间点的静态数据，而 AI 需要 “看电影”—— 记住事件的前后关联（比如 “上次这么做失败了，这次换种方式”）。
三、解决方案：用 “分布式 SQL” 搭建 AI 的 “超级记忆库”
分布式 SQL 是一种新型数据库，能解决上面的所有问题，核心优势的是：
- 一站式存储：既能存结构化数据（比如用户信息），又能存非结构化数据的 “语义向量”（比如文档的核心含义），AI 查资料不用跑多个地方；
- 又快又稳：能水平扩展（用户多、查询多的时候自动加 “服务器节点”），就算部分节点故障也不影响使用，保证 AI “记东西”“查东西” 不卡顿；
- 支持 “时间维度记忆”：能记录数据的历史版本（比如 “去年的用户偏好”“上周的交易记录”），AI 能回溯过去的情况，不会 “记混时间线”；
- 灵活适配 AI 需求：AI 突然要大量查询、临时建 “记忆分支”（比如测试不同方案），分布式 SQL 都能快速响应，不会拖慢节奏。
四、怎么用这个 “超级记忆库”？几个实用套路
这里有很多 AI 应用的具体用法，比如：
- 语义 + 事实结合查询：比如客服 AI 查 “类似投诉” 时，既能匹配语义相似的案例，又能过滤出 “当前活跃用户” 的记录（避免给已注销用户推荐方案）；
- 实时 + 历史结合：比如风控 AI 查 “可疑登录”，既能看当前的登录行为（比如异地登录），又能对比过去 24 小时的登录习惯，判断风险；
- 多 AI 共享记忆：多个 AI 协作时（比如一个负责查资料，一个负责做决策），能通过分布式 SQL 安全共享信息，不会 “各说各的”。
五、最后：搭建这个 “记忆库” 要注意什么？
- 速度要达标：不管查询量多大，都要保证毫秒级响应（不然 AI 做事慢吞吞）；
- 安全合规：谁能查什么数据、查了之后留痕（审计日志），都要提前设置好，避免数据泄露；
- 持续优化：要定期检查 AI “记的准不准”（比如有没有查错资料），根据反馈调整，让 “记忆库” 越来越靠谱。
总结下来就是：智能体 AI 的核心竞争力是 “会记、会用记忆”，而分布式 SQL 就是让 AI 拥有 “靠谱记忆” 的关键基础设施 —— 它把分散的数据、缓慢的查询、断裂的时间线，整合成了 AI 能随时调用的 “超级记忆库”，让 AI 从 “只会执行指令” 变成 “能自主思考、持续优化的助手”。
