面向 AI Agents 的高性能數據基座：架構和工程實踐
AI 原生應用的快速發展
AI 原生應用以大模型為基礎，通過各類Agents 和應用數據交互，智能地完成各類任務。AI Agents 驅動的應用開發迭代迅速，同時維護多種模態的數據，不同模態數據之間的協同與整合成為關鍵挑戰。
多模態數據基座的技術需求
隨著AI Agents的發展，應用對數據的處理需求日益複雜，必須支援圖像、視頻、文本等異構數據的統一處理與高效傳輸。這要求建立一個高性能、可擴展的數據基座，以滿足多模態數據的存取與分析需求。
上下文工程與自主決策
在自主決策Agent的開發中，上下文工程是決定Agent決策品質的關鍵因素。透過優化上下文的生產、管理與交付流程，可提升Agent對環境與任務的理解能力，進而實現更智能的行為決策。
技術實踐與產業趨勢
在QCon北京與DACon上海等技術峰會中，專家分享了AI Agents在實際應用中的工程實踐，包括輕量級AI原生數據庫的設計與多模態數據處理架構。這些實踐顯示，未來數據與AI的整合將朝向「Data+AI」的深度協同發展。