腾讯云数据库 AI 服务产品概述

腾讯云数据库 AI 服务（TencentDB AI Service，TDAI）是一款企业级数据库智能治理分析服务，依托自研大模型、全域上下文及工具集等基础设施，构建数据库 DevOps 和数据洞察智能体服务，覆盖数据库开发运维与数据分析应用领域。同时，通过长短期记忆与深度检索为智能体决策提供精准上下文。该服务适用于风险 SQL 治理、企业数据洞察与智能体记忆管理等业务场景。
产品架构
腾讯云数据库 AI 服务构建于智能体服务与智能体基础设施两大核心模块之上。智能体服务涵盖数据库 DevOps 与数据洞察，提供风险 SQL 治理、企业资源智能规划等能力；基础设施层依托自研数据库大模型（DB LLM）、全域上下文（Context）与工具集（Tools），为企业智能体提供专属垂类模型、私域数据基座，助力企业智能跃迁。
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产品架构各功能模块的详细说明如下表所示。
功能分类
功能模块
说明
智能体服务（Agent Service）
数据库 DevOps
数据库 DevOps 关注数据库开发、运维全流程的效率与稳定性，通过智能体实现关键环节的智能化辅助：
​SQL 事前风险评估智能体​：通过关联代码仓库与生产数据库，在代码上线前自动扫描 ORM 框架代码，借助自研模型还原真实 SQL 行为，结合表结构、数据量等实时信息，智能识别全表扫描、索引缺失等风险，并生成代码级优化建议报告，从源头发现问题 SQL，保障数据库稳定与性能。
​DDL 变更评估智能体​：通过预检、仿真与预测全链路管控风险。基于流量回放构建沙盒环境，克隆生产实例并注入审计日志，精准模拟锁冲突、主从延迟、性能瓶颈等问题，支持7天流量在1天内加速回放，预测 SQL 性能演变趋势，有效预防“修复即故障”的运维陷阱，最终输出详尽风险评估，在低成本试错中确保变更安全可控。
​高负载止损智能体​：7×24小时监控数据库负载，在关键指标超阈值时自动告警，支持人工介入决策。可智能定位 TOP SQL、执行限流/KILL 操作、进行根因诊断并推送优化建议，覆盖监控、分析、止损到优化全流程，以自动化处置应对性能瓶颈，推动运维从“被动救火”转向“主动消防”，保障业务连续性。
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数据洞察 Data Insight
数据洞察聚焦于数据库资源管理、成本优化、性能分析等洞察性场景，帮助用户更好地理解和使用数据库资源：
​资源规划智能体​：通过智能算法动态分配资源、提升装箱率（智能装箱与资源腾挪）​，​提前预测资源需求并自动协调保障供应（资源预测与水位管理）​，并借助全局资源调优看板驱动精细化运营决策，实现资源全生命周期的智能优化管理。
​其他智能体（敬请期待）​​：预留扩展能力，未来会持续上线更多聚焦数据洞察的智能化场景（如数据安全洞察、业务趋势洞察等）。
智能体基础设施（Agent Infra）
数据库大模型（DB LLM）
数据库大模型是面向数据库领域的垂直大模型，提供数据库相关的智能化原子能力。
​Code2SQL C1​：将自然语言（或代码）转换为 SQL 语句的能力，降低数据库开发门槛，让非技术人员也能快速查询、操作数据库。
​数据库诊断 D1​：自动分析数据库性能问题、故障根因，输出诊断建议，帮助 DBA 快速定位和解决问题。
​数据库优化 O1​：基于数据库运行状态，智能推荐优化方案（如索引优化、SQL 改写、参数调优等），提升数据库性能。
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全域上下文（Context）
全域上下文（Agent Context）是面向智能体时代的认知数据底座，集成了长短期记忆（Memory）、深度检索（DeepSearch）与数据目录（Catalog）三大模块，将分散数据转化为可治理的上下文资产，并实时、精准地为智能体提供决策依据，定义了企业级上下文基础设施的新基准。
长短期记忆 Memory：智能记忆系统突破传统 AI 的无记忆局限，通过存储、检索和管理对话上下文、用户偏好及过往事件等历史交互信息，赋予智能体持续学习与主动服务能力。该系统不仅增强交互的连贯性、上下文理解与个性化服务能力，更能基于历史数据提供前瞻建议，实现从被动响应到主动规划的转变，成为构建企业级智能决策助手的关键基础，助力组织沉淀和复用智慧资产。
​深度检索 DeepSearch​：作为智能体的核心数据检索工具，以自然语言查询作为输入，通过问题语义增强拆解、多路智能并行检索、结果评估​与反馈，能够显著提升检索效果，实现对高价值信息的精准定位。深度检索（DeepSearch）​​无缝对接长短期记忆（Memory）与数据目录（Catalog），为智能体提供精确信息支持，赋能企业高效决策、优化运营，并推动数据资产真正成为业务增长的核心驱动力。
​数据目录 Catalog​：面向 MySQL 等 TP 类数据库的智能元数据管理与推理平台。通过对业务数据进行持续学习，自动推导并生成高质量的表、字段描述信息，构建企业级数据地图与知识图谱。结合相似性检索技术，可支持 Agent 快速、精准地定位目标数据，有效提升 SQL 生成与执行的准确性，助力企业构建统一、高效、智能的数据底座。
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工具集（Tools）
工具集（Tools）是智能体基础设施的核心赋能层，基于统一的 MCP（Multi-agent Collaboration Protocol，多智能体协作协议）实现工具能力的标准化接入与调度。通过为智能体提供数据库操作、实例克隆、审计日志回放等 ​原子化执行能力，工具集将智能体工作流从“思考、规划”延伸至“思考、规划、执行”的完整闭环。
​数据库智能管家 DBbrain MCP​：腾讯云自研的数据库智能运维平台，提供性能优化、故障诊断、安全防护等能力，智能体可以调用 DBbrain 的能力增强自身服务。
​数据传输服务 DTS MCP​：把迁移、同步、订阅能力以任务化工具提供，便于 Agent 安全编排数据流。
​云数据库 MySQL CDB MCP​：为 Agent 提供受控的数据查询、采样与批量导出通道，既便于安全访问用户数据，也可将结构化信息注入 Catalog 用于建模与持续学习。

功能分类	功能模块	说明
智能体服务（Agent Service）	数据库 DevOps	数据库 DevOps 关注数据库开发、运维全流程的效率与稳定性，通过智能体实现关键环节的智能化辅助： SQL 事前风险评估智能体：通过关联代码仓库与生产数据库，在代码上线前自动扫描 ORM 框架代码，借助自研模型还原真实 SQL 行为，结合表结构、数据量等实时信息，智能识别全表扫描、索引缺失等风险，并生成代码级优化建议报告，从源头发现问题 SQL，保障数据库稳定与性能。 DDL 变更评估智能体：通过预检、仿真与预测全链路管控风险。基于流量回放构建沙盒环境，克隆生产实例并注入审计日志，精准模拟锁冲突、主从延迟、性能瓶颈等问题，支持7天流量在1天内加速回放，预测 SQL 性能演变趋势，有效预防“修复即故障”的运维陷阱，最终输出详尽风险评估，在低成本试错中确保变更安全可控。高负载止损智能体：7×24小时监控数据库负载，在关键指标超阈值时自动告警，支持人工介入决策。可智能定位 TOP SQL、执行限流/KILL 操作、进行根因诊断并推送优化建议，覆盖监控、分析、止损到优化全流程，以自动化处置应对性能瓶颈，推动运维从“被动救火”转向“主动消防”，保障业务连续性。
智能体服务（Agent Service）		数据洞察 Data Insight	数据洞察聚焦于数据库资源管理、成本优化、性能分析等洞察性场景，帮助用户更好地理解和使用数据库资源：资源规划智能体：通过智能算法动态分配资源、提升装箱率（智能装箱与资源腾挪），提前预测资源需求并自动协调保障供应（资源预测与水位管理），并借助全局资源调优看板驱动精细化运营决策，实现资源全生命周期的智能优化管理。其他智能体（敬请期待）：预留扩展能力，未来会持续上线更多聚焦数据洞察的智能化场景（如数据安全洞察、业务趋势洞察等）。
智能体基础设施（Agent Infra）	数据库大模型（DB LLM）	数据库大模型是面向数据库领域的垂直大模型，提供数据库相关的智能化原子能力。 Code2SQL C1：将自然语言（或代码）转换为 SQL 语句的能力，降低数据库开发门槛，让非技术人员也能快速查询、操作数据库。数据库诊断 D1：自动分析数据库性能问题、故障根因，输出诊断建议，帮助 DBA 快速定位和解决问题。数据库优化 O1：基于数据库运行状态，智能推荐优化方案（如索引优化、SQL 改写、参数调优等），提升数据库性能。
		全域上下文（Context）	全域上下文（Agent Context）是面向智能体时代的认知数据底座，集成了长短期记忆（Memory）、深度检索（DeepSearch）与数据目录（Catalog）三大模块，将分散数据转化为可治理的上下文资产，并实时、精准地为智能体提供决策依据，定义了企业级上下文基础设施的新基准。长短期记忆 Memory：智能记忆系统突破传统 AI 的无记忆局限，通过存储、检索和管理对话上下文、用户偏好及过往事件等历史交互信息，赋予智能体持续学习与主动服务能力。该系统不仅增强交互的连贯性、上下文理解与个性化服务能力，更能基于历史数据提供前瞻建议，实现从被动响应到主动规划的转变，成为构建企业级智能决策助手的关键基础，助力组织沉淀和复用智慧资产。深度检索 DeepSearch：作为智能体的核心数据检索工具，以自然语言查询作为输入，通过问题语义增强拆解、多路智能并行检索、结果评估与反馈，能够显著提升检索效果，实现对高价值信息的精准定位。深度检索（DeepSearch）无缝对接长短期记忆（Memory）与数据目录（Catalog），为智能体提供精确信息支持，赋能企业高效决策、优化运营，并推动数据资产真正成为业务增长的核心驱动力。数据目录 Catalog：面向 MySQL 等 TP 类数据库的智能元数据管理与推理平台。通过对业务数据进行持续学习，自动推导并生成高质量的表、字段描述信息，构建企业级数据地图与知识图谱。结合相似性检索技术，可支持 Agent 快速、精准地定位目标数据，有效提升 SQL 生成与执行的准确性，助力企业构建统一、高效、智能的数据底座。
		工具集（Tools）	工具集（Tools）是智能体基础设施的核心赋能层，基于统一的 MCP（Multi-agent Collaboration Protocol，多智能体协作协议）实现工具能力的标准化接入与调度。通过为智能体提供数据库操作、实例克隆、审计日志回放等原子化执行能力，工具集将智能体工作流从“思考、规划”延伸至“思考、规划、执行”的完整闭环。数据库智能管家 DBbrain MCP：腾讯云自研的数据库智能运维平台，提供性能优化、故障诊断、安全防护等能力，智能体可以调用 DBbrain 的能力增强自身服务。数据传输服务 DTS MCP：把迁移、同步、订阅能力以任务化工具提供，便于 Agent 安全编排数据流。云数据库 MySQL CDB MCP：为 Agent 提供受控的数据查询、采样与批量导出通道，既便于安全访问用户数据，也可将结构化信息注入 Catalog 用于建模与持续学习。

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