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传统数据仓库正在被 Agentic AI 吞噬?Agentic Data Stack 初探

作者 | 郭炜 白鲸开源 CEO,Apache 基金会成员 摘要:从技术架构的角度看,我认为这一次的AI浪潮将深刻影响整个软件生态。DSS 系统的设计是以人作为最终消费者的决策支持逻辑为中心,然而,随着 Agentic AI 时代来临,最终的"消费者"更可能是 agent,对数据仓库和复杂 ETL 链路将被重新设计,甚至消失。传统数据仓库偏重结构与查询模式,会被 Agentic Data Stack 架构强调语义与响应模式取代。 一、引言:Snowflake 换 CEO 背后的信号 2024 年春天,云数据仓库的明星公司 Snowflake 宣布换帅,前 Google 广告业务负责人 Sridhar Ramaswamy 接替了曾带领 Snowflake 实现 600 亿美元估值的传奇 CEO Frank Slootman。 如果你只是把这当成一次高管轮换,理解就不够透彻,因为这背后真正的隐喻是,数据仓库世界的范式,正在悄然巨变。 技术的演进,从来不是线性推进,而是技术的跃迁,从 OLTP 数据库到 MPP 数据仓库,从 MPP 本地化计算到向量化云数仓引擎,都是一个技术跃迁到另一个技术...

Apache Doris + MCP:Agent 时代的实时数据分析底座

点击关注,了解更多实时数仓领域前沿资讯与技术实践! 一、Apache Doris:面向 Agent 时代的智能数据平台 当我们谈论 2025 年时,业界普遍认为这将是"Agent 革命年"(Agentic Revolution)的开端。与传统的人机交互模式不同,AI Agent 作为一个全新的"用户角色"正在重塑整个数据分析领域的使用模式。这些智能代理不再是被动等待指令的工具,而是具备自主决策能力、能够理解上下文、执行复杂任务的智能实体。它们可以是数字助理、自动化工作流引擎、业务监控工具,或者是更复杂的企业级智能应用。这种用户角色的根本性变化,对底层数据基础设施提出了前所未有的挑战和要求。 Agent 工作模式的本质差异 要理解 Agent-Facing Analytics 的重要性,我们首先需要认识到 AI Agent 与传统用户在数据访问模式上的根本差异。传统的数据分析工作流程通常是这样的:业务分析师提出问题,数据工程师编写 SQL 查询,等待查询结果,然后基于结果进行分析和决策。这个过程是线性的、可预测的,查询量相对有限,对实时性的要求也相对宽松。 然而,AI Agent 的工作...

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