騰訊雲發佈 AI 數據底座 TDSQL Nexa，多項 AI 數據庫能力進入生產環境

數據庫這款有著 60 多年曆史的基礎軟件，正在加速面向 Agent 重構。8 月 20 日，在 2026 DTCC 中國數據庫技術大會上，騰訊雲正式發佈面向 AI 時代的數據底座 TDSQL Nexa，通過統一入口連接企業分散的多源數據，併為 Agent 提供業務語義理解和權限治理能力。同期，騰訊雲還公佈了數據庫產品在 AI 方向的最新進展，多項能力已進入騰訊內部 AI 產品、開發者及企業生產環境。騰訊雲副總裁王義成表示，Agent 帶來的變化，不只是數據庫多了一類新用戶，數據形態、運行負載、上下文需求和安全邊界也隨之改變。

面向 AI 時代，數據庫需要具備多模統一承載、Agent 原生架構、語義與記憶、治理與自治四類核心能力。（圖：騰訊雲副總裁王義成在現場發佈TDSQL Nexa）一個入口，讓 Agent 讀懂企業數據庫企業建設 AI 應用時，數據往往分散在多個技術棧和平臺中。一個 Agent 如果需要在多套系統之間查找、調用數據，開發、運維和權限管理都會變得複雜。此次發佈的 TDSQL Nexa，將事務處理、全文及向量檢索、AI 計算、大規模分析等能力統一到一個數據平臺。對於不適合搬遷的數據，也可以直接連接原有數據源參與計算，減少重複存儲和數據搬運。

在企業落地 Agent 常見的運行記錄分析（可觀測）場景中，騰訊雲測試顯示，TDSQL Nexa 相比開源組合方案，計算性能提升 10 倍以上，成本降低 60% 以上。但 Agent 能訪問數據，還要真正理解數據。企業中的表名、字段、指標口徑以及長期積累的數據使用經驗，都包含大量業務語義。Nexa 中的 Nexa Knowledge 可以識別並沉澱這些業務知識，讓 Agent 在查詢數據時同時獲得業務上下文。在幾十至上百張表的中等規模應用構建場景中，結合業務語義和專家經驗後，Agent 生成的 SQL 基本無需人工修改，業務性能平均提升 50% 以上。

企業還可依託TDSQL Nexa為每個 Agent 配置獨立的身份與訪問範圍，系統支持行列級權限和操作審計，對高風險操作可以攔截或轉入人工確認。AI 數據庫已大規模進入生產環境TDSQL Nexa 之外，騰訊雲已打造了面向Agent 的整體數據庫佈局。從 Agent 自身所需的數據、檢索和記憶，到 Agent 應用所需的彈性數據庫環境，再到數據庫自身的智能運維，騰訊雲正在將多模統一、Agent 原生、語義與記憶、治理與自治四類能力串成一套完整體系。

其中，TDSQL Nexa 與 TDSQL Boundless 負責統一承載 Agent 所需的數據存儲、檢索和計算，打造Agent統一的數據平面；TDSQL-C 提供彈性、隔離的數據庫環境；Agent Memory 沉澱長期記憶和經驗；DatabaseClaw 等則讓數據庫自身具備智能診斷和自治能力。目前，雲原生數據庫 TDSQL-C 已接入 WorkBuddy、元寶、混元和美團 NoCode 等模型和AI 應用，穩定服務 50 萬開發者，每天處理數十億次請求。

通過數據庫 Branch 和 Serverless，Agent 可以秒級創建獨立數據庫環境、反覆測試和回滾，並根據任務負載按需啟停資源。在智能體記憶方面，TencentDB Agent Memory 開源 80 天已獲得超過2 萬 GitHub Stars，受到大量開發者青睞。將其接入 Agent 後，任務成功率可從 60% 提升至 80%，成本下降 66.3%。近期上線的“團隊記憶”版本進一步將記憶從單個 Agent 擴展到團隊，可沉澱並共享對話、代碼、Skill 和項目知識，並支持無縫接入 DeepSeek Harness，幫助 Agent 持續積累更貼合自身和團隊的上下文與經驗。

數據庫智能體 DatabaseClaw 已在頭部客戶生產環境規模化使用。它將騰訊雲積累的 10 萬級真實工單經驗沉澱為專家 Skill，可以結合指標、慢日誌和運行事件進行故障分析，目前部分現網故障根因定位最快可在 3 分鐘內完成。王義成表示，未來企業選擇數據庫時，不只是替換一套核心系統底座，還會同時考察其對核心業務系統和 Agent 應用的支撐能力，這將成為數據庫選型的新分野。