PolarDB PostgreSQL AI Native

• 系统采用存储与计算分离架构。计算侧具备弹性能力（Scale Up/Scale Down），同时在无流量时自动停机，有访问请求时快速恢复（Scale to Zero/Scale from Zero），避免长期空转资源浪费。
• 存储侧全量数据沉淀于 OSS 等低成本对象存储，分支创建时通过写时复制（Copy-on-Write）避免重复存储，计算节点本地缓存用于加速高频访问，在性能和成本之间取得平衡。

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• 数据库原生面向 Agent 访问设计，对外提供标准化 MCP Server，使 AI Agent 可以像调用工具一样安全访问数据库能力。Agent 不再只依赖开发者预先封装的接口，而是可以在权限约束下理解 Schema、查询数据、调用数据库工具、获取上下文，并与业务系统协同完成任务。
• 系统同时支持语义化访问能力，将传统 SQL、元数据、业务知识和自然语言接口结合起来，让 Agent 能够以更接近任务目标的方式使用数据。数据库不只是返回结果，而是成为Agent推理、记忆和执行过程中的可信上下文来源。

• 提供“沙箱+热池”能力，支持秒级拉起集群。快速创建独立环境，用于 Demo、测试、评估、临时任务或客户交付场景。通过预热资源池、模板化配置和自动化初始化，数据库集群可以像云函数一样快速生成、快速使用、快速释放，大幅降低从想法验证到产品交付的时间成本。
• 支持秒级创建集群新分支（Branch），完成集群级克隆与环境复制。开发测试、数据回放、Agent 任务实验，还是多版本业务验证，都可以基于现有集群快速拉出独立分支，而不影响主集群运行。分支能力让数据库具备类似代码仓库的灵活性：可以快速创建、回滚、丢弃和对比不同数据环境。

• 基于 PolarDB PostgreSQL 版的扩展能力，Agentic Database 支持全文检索、时序、向量和图关系分析，融合关键词、语义、时间和关系等多种检索方式，为 Agent 提供更完整的上下文召回能力。
• 在此基础上，可构建和使用RAG、长期记忆、知识图谱和语义问答等产品，让数据库成为Agent记忆、检索和推理的统一底座。

Ray、Daft、TP/AP、向量、AI 混合搜索、Agent 沙箱

千亿级元数据服务、百万级 OPS、Catalog 秒级同步

百万 Agent 接入点、资源与数据严格隔离、按需伸缩

原生记忆、知识、分支、回溯、Agent 负载自适应优化

高吞吐离线构建、毫秒级在线检索、离在线一体调度

亚毫秒时延、TiB/s 级吞吐、高并发读写线性扩展

存算分离、加速层独立按需、LRU 自动淘汰、冷热分层

ACID 事务、写入秒级可见、向量与标量更新强一致

面向百万级 Agent Workspace 的即时访问与多租共享。传统存储难以支撑海量 Agent 接入，且面临安全隔离、计存耦合、接口兼容、数据导出成本高等难题。LakeBase 支持百万级 Agent 按需接入、命名空间严格隔离，计存分离按量付费，100% POSIX & S3 兼容，一份存储多种计算，打破 Agent 与后端系统屏障，让数据发挥业务价值。

面向 AI 推理、数据预处理、数据分析等场景的高吞吐数据访问。数十 PB 训练数据 OSS 直读带宽受限且采购昂贵，额外高性能存储需数据搬迁、管理复杂，接口兼容性不足。LakeBase 以近计算侧缓存实现热数据亚 ms 访问、TiB 级读吞吐、10 倍性能 1/10 成本，单一事实存储免搬迁，POSIX & S3 双兼容无感接入。