OpenTenBase城市行，杭州站-活动回顾
薛晓刚约 4 分钟当数据库遇上Agent
8 月 29 日下午，开放原子技术沙龙·OpenTenBase 城市行杭州站顺利举办。本次活动由 OpenTenBase 社区与腾讯云联合主办，以“从智能优化器到数据库 Agent 生产落地”为主题，共安排 7 场技术分享与 1 场 Workshop，集中探讨 AI 查询优化、OpenTenBase 分布式 SQL 调优、Agent 记忆、AI 辅助数据库内核开发及数据库 Agent 生产治理等议题，吸引上百位数据库开发者、DBA、架构师和 AI 应用开发者参与。
我听完有几个点确实打开了思路。不是那种"AI改变世界"的空话，是具体的人、具体的做法、具体的工具。
社区演进：智能体时代的开源路线图
腾讯开源 TOC 主席、OpenTenBase 社区秘书长单致豪以《AI 与智能体时代 OpenTenBase 开源社区演进》开场。他从社区战略视角出发，分享了 OpenTenBase 在智能体时代的技术布局、生态建设与开源治理思路：在 AI 与智能体浪潮下，开源社区如何持续演进、连接开发者与产业实践，并为开发者和企业参与者勾勒出清晰的社区路线图。秘书长也希望我这个ACE主席能把社区发扬光大。
李天峰：AI调优不是让模型写SQL那么简单
TXSQL自学习优化器这条路，核心不是"AI能调优"，是AI调优出问题能兜得住。
大模型有幻觉，你让它调优，它可能给你一个"看起来很美"的方案，执行下去直接生产事故。所以团队把AI推理能力跟数据库内核深度绑定——持续负载监控、增量优化、防回退、计划管理、计划演进。
这套思路我以前没这么考虑过。我一直觉得AI调优就是"模型出方案，人去审核"。但李天峰的做法是把优化器本身做成可学习的，让AI跟内核绑死，而不是悬在上层。
回去可以照这个思路改进自己的agent——不是简单调用大模型，而是让模型和数据库内部机制形成闭环。
德哥（周正中）：Agent不是堆工具，是搭体系
40多项数据库专利的老兵，讲的东西厚度不一样。
Agent、Skill、MCP、记忆模块、代码地图、多智能体编排，怎么搭一套能日常稳定交付的自动化工作流。不是演示Demo，是真正在跑的东西。
听完对自己正在做的agent有了新的想法。
以前我更多是"一个任务一个agent"，德哥的思路是分层架构——记忆层、规划层、执行层、工具层各自独立但又协同。这个架构值得回去重构一遍。
吕海波：算力瓶颈在访存延迟
30年IT老兵，从CPU到GPU到LPU一路讲下来。
说实话，一如既往的没怎么听懂。
但有一句话记住了：数据库在AI时代的危机与机遇，根源在算力架构的变迁。这话够我回去补充基础知识的。
看样子得把计算机体系结构重新翻一遍了。
郭一军：分布式数据库的坑，都是生产环境踩出来的
25年数据库老兵，服务过银行证券基金保险TOP10。
OpenTenBase分布式优化器内部机制，从执行计划、分片键、分布式Join到参数调优，一套生产验证的方法论。
这段充分讲述了分布式数据库的注意事项，也是很多改造时候的痛点。
分片键怎么选、分布式Join怎么避免广播、参数调优的优先级——这些不是文档里能查到的，是踩过坑才能总结出来的。
谭琬潼：Agent Memory开源了，MIT协议
00后的产品经理，从个人记忆到团队资产。
符号化短期记忆降61% Token消耗，L0-L3长期记忆，PersonaMem准确率48%→76%。数字漂亮，但真正重要的是：这套东西开源了。
你不用猜它怎么实现，直接看代码、改代码、部署到自己环境里验证。
回家测试已经成功。这个插件确实能用，而且开源意味着可以自己改。
杨向博：用AI学底层代码，是个好方法
WorkBuddy实战：pg_hint_plan性能优化。
hint_table缓存重构，Local HashTable + DSM HashTable，性能提升38%。
这段让我看到了借助AI学习底层代码的方法。
以前看pg_hint_plan源码，很多地方看不懂就跳过去了。杨向博的做法是让AI把每一段代码都解释清楚，再结合性能测试验证——不是"AI写代码"，是"AI帮你读懂代码"。
这个思路好，回去试试。
童天宇：DBX开源工具，五道关缺一不可
大模型能写SQL，但不等于能安全操作生产库。
上下文、兼容性、权限、风险、执行，五个维度一道都不能少。
这个工具已经安装上了，很好用。
童天宇把"从Demo到生产"的五道关讲得很清楚，DBX就是按这个思路做的。开源工具能直接拿来用，省了自己造轮子。
总结
七场分享，三个收获：
- AI调优要结合内核，不能悬在上层
——李天峰的思路 - Agent要搭体系，不是堆工具
——德哥的架构 - 开源工具直接拿来用，别自己造轮子
——谭琬潼的Memory、童天宇的DBX
回去要做的三件事：
重构agent架构，引入分层设计 用AI重新读一遍pg_hint_plan源码 把Agent Memory开源代码集成进自己的环境