结论先行：
AI Agent 时代，对数据库/数据平台的正确态度是：Let database be database!
AI 化数据库不是正路，真正的正路是——让 Agentbase 成为“智能系统的上层大脑”，去调度它们。
数据库擅长储存和查询，但我们正在进入一个新的时代：任务不是被查询触发的，而是被意图驱动的。
系统不再等待人类写指令，而是 Agent 主动规划、调度、行动。
强大的传统数据平台
是的是的，Oracle、Snowflake、MongoDB、Elastic、Databricks……这些系统，数据组织能力已经很成熟，性能调优走到了极限，数据安全、合规、权限模型都很稳固。
它们是企业级“数据城墙”，不是智能接口。所以：💩再继续往里硬塞 LLM、Copilot、SQL-NL 转换，其实是“系统重心错置”。
因为，不是数据系统不重要，而是它不是交互层；不是 SQL 不行，而是任务不该通过 query 表达。
“Let database be database.”，这才是 Agent-native 时代的觉醒口号。
这就是我为什么提出——
下一代范式不是 SQL 2.0，
而是 Agentbase 协议。
Copilot 很热，但我们搞错了主角
这一年来，几乎每家数据库公司都在自家平台上加 AI,推出 AI Copilot：
Oracle 支持自然语言转 SQL，自动补全字段；
Snowflake 引入 Cortex AI，开始生成报告、图表与洞察；
MongoDB、Elastic、Databricks 则纷纷内嵌 LLM、RAG、向量检索。
但它们不约而同地犯了同一个错觉：
以为 Copilot 就是 Agent， 以为补全 SQL、展示图表，就等于“智能系统”。
事实上，Copilot 只是让“写 SQL 的人更高效”；
而 Agentbase，是要让“AI 替你干完整件事”。
什么是 Agentbase？
Agentbase 是为 AI Agent 而生的智能系统范式。
它不是一个产品，也不是一个框架，而是一套新系统的结构原则：
用户不发 query，而是发任务
系统不返回结果，而是完成目标
交互单位不再是字段和表，而是 Plan、Memory、Tool、Trace
语义的中心，从数据结构变为任务结构
Agentbase 是为 AI Agent 而生的智能系统范式。
它不是一个产品，也不是一个框架，而是一套新系统的结构原则。满足以下条件：
这套原则现在缺的是标准化，而我认为，Meta 的超级智能团队将是这个协议的推出者！
它的核心协议，是你在任务执行过程中：
如何调度已有工具？
如何选择合适的数据源？
如何追踪、复用、优化行为路径？
Agentbase，才是 Copilot 的操作系统，而不是它的插件。
数据库搞 AI，是认知错位
让我们用一个经典任务：
找出广告预算最划算的投放渠道
在旧范式下，即使企业用了最强的数据库和平台组合：
Oracle / PostgreSQL：存广告投放表（ad_spend）
MongoDB / ElasticSearch：存用户行为日志（点击、转化等）
Kafka：传输实时流量数据
Snowflake / Databricks：用来做 ROI 分析与模型训练
Tableau / PowerBI：展示结果可视化
整个流程依然是“人类工程师的动作串联”：
人手动写 SQL 去 Oracle 拉 spend 数据；
再手动写 Python 去 MongoDB 拉行为日志，算转化；
JOIN 时因为数据结构不一致，还要加上 schema mapping；
加 ETL pipeline，或 Kafka 消息流传到 Snowflake；
再写 Python 或 Spark 做 ROI 分析；
把结果导出 CSV，手动丢进 Tableau。
这些系统虽强，但“各自为政”，要靠人类 orchestrate。 SQL 再图灵完备，也无法跨多个系统自动完成闭环任务。
数据库加了 AI 后的 Copilot 怎么做？
我们看到 Oracle、Snowflake、MongoDB、Elastic 等传统数据平台，纷纷推出了 AI 能力：
Oracle 宣布全面集成 OpenAI Copilot，支持自然语言转 SQL；
Snowflake 推出 Cortex AI + Streamlit App，做到了自动分析+可视化；
MongoDB Atlas、ElasticSearch 都接入了向量搜索与 RAG；
Databricks 则自封为“AI-native data lakehouse”。
看起来，“AI Copilot for data”已成标配。
但如果我问这些平台一句话—— “帮我找出广告预算最划算的投放渠道” 它们会怎么做？
答案是：
👉 Copilot 自动帮你生成 SQL
👉 查询一张表
👉 展示一个结果
很好，但也仅此而已。
Agentbase 会怎么做？
识别你的目标 → "优化预算效率"
规划任务链：
拉投放数据 → 取转化率 → 计算 ROI → 生成推荐 → 可视化
自动调用 Tool 模块、调度 memory、复用上次你偏爱的阈值
数据源：连接 Snowflake + MongoDB + Kafka
工具模块：调用函数库（如 compute_roi）、生成图表组件、写入 Report Summary
检索你历史分析流程、schema 映射、推荐规则偏好
最终告诉你：“微博 ROI 是 1.7，建议本周重点投放。”
这不是查询，这是任务。不是编程，是计划。这不是 Copilot，也不是 BI 报表。
这是一种新型系统：Agentbase。
你看不到 SQL，也看不到哪用了 Databricks。 你只看到一个能理解你的目标、能跨系统协同、还能解释过程的“Agent型工作系统”。
真正的 Agent，不只是“写个 SQL”，AI Agent 的本质不是 query 数据，而是完成任务。
Agentbase 替代的不是数据库
而是数据库上的操作方式
Agentbase 不会替代 Snowflake、Databricks、Oracle、Kafka，它是他们的“原生任务调度层”：
这就是“数据库没死，但 Agent 不写 SQL”的真实含义：Agentbase 不取代你已有的数据系统，它只是：
把“写 SQL + 拼 ETL + 手动 Glue + 解读报表”的人类劳动，转化为一个可复用、可演化、可解释的 Agent Task Flow。
系统主角变了。交互语言变了。 而你的系统，也终于会开始自己“干活”了，而不是永远在等人敲键盘。
Agentbase 替代的不是数据库，而是数据库上的操作方式
数据系统的底层
需要被定义吗？
我起初也好奇：
Agentbase 一定要用过去的数据系统吗？
Agentbase 的前台交互 MCP、Planning、 Memory 等任务机制存在哪里？
答案是：一开始会依赖，但最终必须构建自己的“任务原生数据结构”。
我们现在看到的 Agentbase 实践，大多是在：
连接旧数据库（如 Oracle, Postgres, Mongo）
封装接口、生成 query、运行 task plan
加上 memory + trace + tool routing 的前台机制
💩但如果真的往前走两年，Agentbase 的发展趋势一定是：
把传统“数据表”变成“语义对象池”或“行为型 API”
直接构建 “Plan-native” 数据表示，而不是 rigid schema
举个例子：
传统是：
现在是：
💩这里的 “数据” 不是以“字段”存在的，而是以“任务元素”存在的。Agentbase 最终会抽象出自己的语义存储机制，它未必是 SQL，也未必是文档库，而是一个“任务状态驱动的 memory store”。
那Agentbase 的前台交互 MCP、Planning、 Memory 等任务机制存在哪里呢？
它们是 Agentbase 的“前台调度脑”，不能存在旧数据库中，只能新建。
MCP（Model-Context Protocol） 是“Agent的操作系统API” 用于协调模型、外部工具、文档系统、数据库……是 Agent 调用世界的“通信协议层”。
Memory Routing 是 Agent 的“状态调度中心” 决定任务过程中：调用什么记忆？抛弃什么中间状态？复用什么 trace？
Tool Planner / Task Decomposer 是 Agent 的“行为规划器” 接收用户意图 → 拆解成多步任务 → 配套工具 → 编排执行路径。
💩这些模块都是 Agentbase 架构的核心，绝不可能内嵌在老的 SQL 数据库或 MongoDB、Elastic 中，它们需要独立运行环境。
目前真正尝试搭建这些核心模块的项目有几个：
但AutoGen /LangChain/CrewAI 的框架都还不够强，它们不像 MCP 那样有“协议级影响力”，还停留在“Agent workflow orchestration”的工具层，而不是在建一个行业级的 Agentbase 协议。
为什么现在的 Agent 工具，
都不够看？
现在所有火热的 Agent 工具创业项目：
Manus 是可视化拼接的 Flow 编辑器；
dify 是托管式问答 Agent 管理平台；
n8n 是 Zapier 式自动化工作流接入 GPT 模块；
字节的“扣子”是 Agent 产品化平台的早期尝试。
他们并不是真正的 Agentbase infra，而是 Agent 工具层 or 应用平台层的玩家。
它们都有价值，但有一个共同点：没有人在构建 Agentbase 协议。
它们服务的，是如何让 Agent 工具跑起来； 但没有人去定义：Agent 工具之间该怎么协同？该如何调用系统资源？该怎么追踪上下文与记忆？
它们只是“拼图板”，而不是“操作系统”。
💩真正的变量💩
是 Agentbase 协议的落地
谁会制定它？
我判断最有可能的不是 OpenAI、不是 Databricks、而是：Meta × Scale 的组合.
因为：
Meta 是唯一一个从“信息流平台”转向“Agent平台”的超级平台（Zuckerberg 明确说，未来交互将是 agent 主导）；
Alex Wong 和 Scale 本质上不是 LLM 公司，而是“数据战场”的军火商——他们的优势正是在建“任务分发协议”、“数据协调协议”、“多模态调度接口”；
Meta Llama 3 roadmap 背后，是整个 MCP 模型上下文标准的演化图；
Meta 大力建设 open infrastructure，不依赖封闭模型生态，更适合建“Agent × System”级通用协议。
Meta + Scale Alex 的组合，恰恰具备：
open infra 理念；
cross-agent 调度需求；
最懂“task flow = 数据智能原语”的思维方式。
一旦 Agentbase 协议标准落地，绝大多数 AI 工具公司将变成协议下的插件。
不是他们不优秀，而是他们只存在于操作系统问世之前。
就像 TCP/IP 一出，谁还记得电报协议，和一切围绕它的东西呢？
存储公司、数据库玩家
怎么办？
先看存储
首先要回答的问题是，存储领域是否相关？Agentbase 是利好还是威胁？
答案是：高度相关，是结构性利好，但会要求底层存储重新定义「访问性」与「语义性」。
让我们拆成几个层级看：
💽传统存储系统（如：Ceph、MinIO、HDFS、对象存储），这些系统主打的是：
文件块存储
低成本存储、冗余、高可用
服务于大数据、日志、模型存档等
对 Agentbase 来说，它们是重要的数据支撑层，但不是“可交互对象层”。
💩Agentbase 需要的不是“哪存了什么文件”，而是：
“这个文件/对象在什么任务中有用？它和当前 plan / context / memory 的语义关系是什么？”
所以未来会诞生一种新型「智能对象存储」，特点是：
每个对象有上下文标签（contextual labeling）；
可被 Agent memory trace 自动引用；
具备快速被 route 进任务链的能力；
或者能主动暴露自己“我可能能帮助完成这个任务”。
目前没人做这个方向，大部分人仍在搞“向量检索 + pdf 解析”。
💩更前沿的方向：Memory as Infra，Agentbase 的 memory routing 本身，会变成一套“新型存储系统”：
不再按“结构化表”/“非结构化对象”划分，而是按“可被复用的 task 状态单元”组织；
Trace, Plan, Context, History 成为存储的最小单位；
数据变成「过程」，不是「结果」。
所以这其实是一场对传统“存储思维”的根本颠覆。
存储不是被淘汰，
而是必须升级为 Agent-native。
Agentbase 的崛起，
是传统存储系统的一次
“接口升级”与“语义爆破”。
谁先完成这一步，
谁就能变成 Agent infra
的标准支撑层。
再来看数据库
Oracle、Mongo、Snowflake、Elastic、Databricks…这些系统，已经把“存、查、调、控”做到极致。
它们该做的，不是加个 Copilot，而是把自己暴露成 Tool API，被 Agentbase 调用。
下一代智能系统的核心不再是数据本身，而是：任务能否被理解、路径能否自动规划、过程能否被复用、反馈能否被解释。
Let database，Be database!
让数据库，做自己！
它们该做的，不是加个 Copilot；
而是把自己暴露成 Tool API，
被 Agentbase 调用。
具体来看，中国有代表性的几家公司，正站在选择的路口：
PingCAP（TiDB）：适合作为强一致性事务引擎，Agentbase 中的“严肃数据层”，但需主动暴露事务调度 API，被 agent 调用；
图数据库（如 NebulaGraph）：天然适合做 plan trace / memory graph，是构建 Agentchain 的理想候选结构；
Milvus：embedding 检索是 Agentbase 的“短期记忆插件”，但未来应向“任务向量索引”演化；
TDengine：IoT 感知层接口，可以是 Agentbase 的环境输入模块；
JuiceFS：如支持上下文索引与 trace 写入，能成为 memory 的持久化结构之一；
Jina AI：具备多模态搜索底座能力，可成为 Agentbase 感知侧的数据接口，但目前战略仍模糊；
Bytebase：擅长 SQL 运维流程，但 Agentbase 不再关心“SQL审批流程”，而是直接调用数据工具完成任务。
Zadig：原是 Cloud Native DevOps 编排平台，若转向 TaskOps / AgentOps 领域，有潜力成为下一代“Agent 任务编排引擎”。
智能系统需要的不是“多一种数据结构”，而是“每种结构都有任务语义下的调用接口”。
结语：我们终将进入一个
“Agent 之间对话”的世界
如果 Copilot 是“人和系统对话”，
那么 Agentbase 是“系统自己协作”。
你以为你会写 SQL 是一种能力，未来可能会发现：真正的能力，是系统自己能理解你要干什么，替你写 plan，干完活，还回来告诉你 why。
这不是数据工程的小升级，而是系统智能的结构性革命。
而那一份 Agentbase 协议，可能就是未来十年，AI 世界的操作系统内核。
你准备好了吗？