当企业加速部署 AI Agent，底层数据架构是否跟上了步伐？本文探讨 AI Agent 大规模落地背景下，数据基础设施如何从被动响应走向主动赋能。
不少企业已经开始把 AI Agent 从试点推向真实业务流程，当 AI Agent 需要实时调取数百万条业务数据完成自主决策时，传统数据基础架构真的还够用吗？
1.Agent 来了，数据层还在应付报表
过去十年，大多数企业建设数据基础设施的核心目标，是支撑 BI 报表、服务 Ad-hoc 分析、完成批量 ETL。分析师写 SQL，系统返回结果，人再据此判断，这套体系本质上是为“人查数”设计的，而不是为“Agent 持续调用数据、理解上下文并参与决策”设计的。
但 Agentic AI 正在改变这种交互范式。AI Agent 不只是被动响应指令，而是能够围绕目标自主规划步骤、调用工具、读取上下文并执行多阶段任务。这意味着，数据层面对的不再是一次性查询请求，而是持续、多轮、并发、带上下文的数据访问过程。
把企业数据系统推向一组全新的要求：它不仅要快，还要能统一数据来源、承接不同类型的数据请求，并为上层应用提供稳定、可控的数据响应能力。
并发压力显著上升：多个 Agent 可能在同一时刻对同一数据集发起不同维度的查询；实时性要求极高：Agent 的决策依赖最新状态，一旦数据更新滞后，后续推理和执行都会受到影响；上下文记忆复杂：Agent 需要在更长时间窗口内保持任务连续性，而传统数据架构往往难以应对此类需求；自然语言解析成为刚需：上层 AI 应用越来越多地以语义化方式发起请求，数据底座需要能够承接更复杂的访问模式，并提供稳定、可控、低延迟的数据响应。当 AI Agent 需要实时查询数百万条业务数据时，一个为人工查询设计的传统数据架构，真的能撑起自主决策的重量吗？
2.ROI 不达预期的原因：基础设施遇困
从企业实践看，很多项目并不是败在模型，而是数据供给体系没有准备好进入生产环境。基于对多行业早期 Agent 探索项目的复盘，我们发现企业往往会陷入三类典型的数据基建困境：
困境一：数据分散，缺少统一视图，Agent 无法获得完整上下文。业务数据分散在多个数仓、数据湖、甚至实时流表中，Agent 无法获得统一、完整的数据视图，导致决策质量严重下降。困境二：查询性能跟不上 Agent 的决策节奏。传统数据架构面对高并发、低延迟的即席查询时性能瓶颈明显。Agent 等待数据的过程，直接拉高整体任务的响应延迟，破坏了自主性体验。困境三：多模数据割裂，导致 AI 链路复杂。结构化、半结构化、非结构化数据分布在不同系统中，企业就不得不为分析、训练、检索和生成分别维护多套链路，工程复杂度和成本都会迅速上升。困境四：治理与观测不足。当 Agent 逐步接入真实业务后，企业需要知道每一次查询从哪里来、访问了什么、结果是否可信、问题出在模型还是数据？如果数据层缺少全链路观测与治理能力，风险控制就很难真正落地。这些问题共同指向一个本质结论：AI Agent 项目的 ROI，最终并不只取决于模型效果，更取决于企业是否拥有一套能够支撑实时访问、多模融合、统一治理和持续演进的数据底座。
3.企业需要怎样的数据底座，才能真正支撑 AI Agent 落地
率先在 AI Agent 项目中跑通商业闭环的企业，往往在架构层面做出了一个共同的关键选择：用统一的数据底座承接分析、机器学习、检索和实时决策的全部需求，而不是为每种场景单独搭建数据链路。
本质上是 Lakehouse 理念在 AI 时代的延伸——一份数据，既能服务 BI，也能支撑机器学习、RAG、语义检索和 Agent 调用。落实到架构层，真正适合 AI 场景的数据底座，至少需要具备以下四类能力。
(1) 统一存储，打破多模数据孤岛
企业的业务数据从来不是整齐划一的：结构化的交易记录、半结构化的日志事件、流式的传感器数据，往往分散在不同系统、不同团队之间。AI Agent 在执行任务时，需要同时理解"这笔订单的历史行为"和"当前时刻的用户状态"，而这两类数据很可能来自完全不同的存储层。
统一存储能力的核心价值，不只是技术上的合并，而是让企业无需为每一个新的 AI 场景重新搭建一套数据副本。结构化业务数据、半结构化日志、实时流数据在同一架构内统一管理，AI 应用就可以用一套接口访问全域数据，大幅降低工程复杂度和维护成本。
(2)实时与离线协同，匹配 Agent 的决策节奏
Agent 的决策有其特殊的时态需求：它既需要历史数据来理解趋势和背景，也需要实时数据来感知当前状态。一个只能跑批量分析的数据引擎，或者只擅长流式处理的系统，都无法独立支撑 Agent 完整的推理链路。
真正适合 Agent 场景的数据引擎，必须具备混合查询能力——在毫秒级完成跨时态的数据融合，让 Agent 在同一次请求中既能回溯历史也能感知当下。这种能力直接决定了 Agent 决策的响应延迟，也是从"演示可用"走向"生产可用"的关键门槛。
(3)向量检索融合结构化分析，而非另起炉灶
RAG、语义搜索、多模态检索是当前 GenAI 应用的标配能力，但很多企业在引入这些能力时，选择了在现有数仓之外单独部署向量数据库，由此带来了新的数据同步、权限管理和链路维护问题。更合理的方向是：向量能力与结构化查询、关键词过滤和业务规则在同一系统内协同工作。
例如，“找出近30天在某地区消费过但满意度评分低于3分的用户中，语义上匹配'价格敏感'特征的群体”。这类请求同时需要结构化过滤、时间范围限定和向量相似度计算，只有融合能力才能高效处理，而非在多个系统间来回搬运数据。
(4)知识底座治理：让 Agent 的决策有据可查、有迹可循
Agent 要真正在业务流程中产生可信的决策价值，还必须能够调用企业的业务知识，这些知识分散在飞书、Confluence、内部 Wiki 和邮件系统中，版本混乱、边界模糊、更新滞后。这是很多企业 Agent 项目答非所问的真实原因。
文档的结构化治理是第一步。
企业需要为内部知识建立清晰的分类体系和元数据标注机制，明确每份文档的业务归属、适用场景、负责人和有效期。更关键的是区分"权威文档"与"参考文档"——如果 Agent 在"最新定价规则"和"两年前的试行版本"之间无法判断优先级，它的输出就无从保障。
版本管理与生命周期机制不可或缺。
业务知识不是一次性的静态资产，它需要像代码一样被版本管控：新版本生效时旧版本归档，关键规则变更时触发关联 Agent 的同步更新通知，并定期进行知识有效性审核。没有版本机制，知识库的新鲜度就无法保障，Agent 调用的知识可能是过期的业务判断。
风控前提：治理的可观测性。
当 Agent 进入真实业务流程后，企业必须能够回答：
这次决策调用了哪些知识片段？ 引用的是哪个版本？ 输出结果与知识库内容是否一致？ 哪些文档从未被召回（可能是分类错误或内容质量差）？这些问题的答案，依赖对 Agent 知识召回行为的全链路日志记录与分析能力，而不是靠人工抽查。
权限与安全边界需要前置设计。企业知识并非所有 Agent 都能全量访问。销售 Agent 不应触达薪酬核算文档，客服 Agent 不应读取未公开的产品路线图。
按角色和业务场景设置知识访问权限、对敏感内容在进入检索流程前完成脱敏处理、并对每一次知识更新保留审计记录，是知识治理走向可控的必要条件。
以上企业的共识正在变得清晰：不把数据基础设施当作 AI 项目的配套工程，而是将其视为 AI 能力释放的先决条件，提前完成现代化改造。
4.从架构原则到落地实践
作为 AI 原生的 Lakehouse 引擎，StarRocks 正在 Agent 场景中展现出高效的适配价值，同一份数据，同时支撑 AI Agent、BI 报表、即席查询（Ad-hoc）、面向用户的业务分析等多种访问模式，极大规避了为不同场景重复建设数据副本的工程与运维成本。
基于对 100+头部企业客户的技术实践观察，我们发现不同行业的落地路径呈现出差异化特征：
金融领域（如头部金融机构）：优先解决的是数据治理与合规问题。AI Agent 一旦进入经营分析、风险识别、客服辅助等关键流程，数据访问必须建立在严格的权限控制和稳定性能之上；互联网与在线服务领域（如携程、腾讯等）：更关注高并发和低延迟。用户会话中的推荐、运营决策、实时分析等场景，对秒级甚至亚秒级的数据响应提出了更高要求。智能制造领域（如美的、理想汽车等）：更关注多模数据融合。设备数据、供应链数据、业务系统数据以及后续引入的文档、图像、向量信息，需要在统一架构中被纳入感知和分析范围。统一 Lakehouse 架构正在成为关键，企业需要的不是单点最强，而是能够兼顾性能、开放性和 AI 适配能力的统一底座。作为全球领先开源项目 StarRocks 的主要贡献者，镜舟正在将这种能力进一步产品化、企业化。
基于镜舟数据库及相关解决方案，企业可以在兼容现有湖仓生态的基础上，逐步获得统一存储、实时查询、向量检索和开放互联等能力，从而让数据底座不仅服务今天的分析需求，也服务下一阶段的 AI 应用建设。
数据底座，是 Agent 自主性的天花板
AI Agent 能否真正进入生产环境，取决于企业能否为它提供一套稳定、实时、统一且可治理的数据供给系统。
在这个从人驱动数据到 Agent 自主决策的转变中，数据基础设施不再只是后台支撑，而是决定 AI Agent 能否真正自主、持续、可靠运行的关键变量。
企业的核心命题，已经从我们要不要做 AI Agent 转变为企业现有的数据底座，能不能撑起未来的 AI Agent 应用？
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