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title: '干货回顾 | AI Agent 时代的数据基础设施：从记忆存储到智能决策（北京站）圆满落幕！'
date: 2026-06-09
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description: '6 月 6 日下午，暴雨如注，由 Databend Labs 发起，AWS、TiDB、IFClub 协办的“AI Agent 时代的数据基础设施：从记忆存储到智能决策”技术沙龙在北京圆满落幕。当大模型能力进入阶段性平台期，围绕模型的 Harness（脚手架工程）与底层数据基础设施，正成为决定 AI 落地质量的关键。本次沙龙汇聚五位顶尖专家——覆盖数据库、协作系统、编程语言与具身智能——带来一场高密度的脑力激荡。'
tags: [databend]
category: company
authors:
- DatabendLabs
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6 月 6 日下午，暴雨如注，由 **Databend Labs** 发起，AWS、TiDB、IFClub 协办的“**AI Agent 时代的数据基础设施：从记忆存储到智能决策**”技术沙龙在北京圆满落幕。
当大模型能力进入阶段性平台期，围绕模型的 **Harness（脚手架工程）** 与底层数据基础设施，正成为决定 AI 落地质量的关键。本次沙龙汇聚五位顶尖专家——覆盖数据库、协作系统、编程语言与具身智能——带来一场高密度的脑力激荡。以下为精华回顾。
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**🎙️ 精彩议题回顾**
1. 张雁飞（Databend 创始人 & CEO）：Trace 即 Evals*—把 AI 评估变成数据工程*
Agent 跑失败了不知道哪一步出错？换了 Prompt 不知效果变好还是变差？张雁飞点明：这已不是 Prompt 问题，而是 **Harness 工程**问题。
Agent 是路径依赖系统——一次 Tool 的选择就会改变后续所有步骤，因此单纯看最终 Pass/Fail 远远不够，必须记录完整执行轨迹（Trace）。而 Trace 通常是结构复杂、嵌套极深、Schema 不断漂移的超大 JSON。通过 **Databend Cloud** 的对象存储 + VARIANT 类型 + 增量 Stream/Task + 全文检索，可在库内完成海量脏 JSON 的清洗与毫秒级聚合。
**结论**：“先把 Trace 存住、算起来，一份数据即可支撑评测、回放与模型训练”——这是构建可靠 Evals 体系的根本解法。
Agent 跑失败了不知道哪一步跑偏，换了 Prompt 不知道效果是变好还是变差？张雁飞指出，这已经不是 Prompt 的问题，而是 Harness（脚手架）工程的问题。
2. 霍昊（平凯星辰资深 AI 专家）：Loop——Agentic 时代的企业协作系统
AI 正在重塑软件的生产方式。但在企业级应用中，如何让众多离散的 Agent 发挥出组织级的战斗力？
霍昊分享了平凯星辰的最新解法：**Loop 企业协作系统**。它从 AI Coding 切入，探索全新的多 Agent 协同模式。未来，系统不再是人类员工的工具，而是整合“数字员工”与人类协作的高效底座。你可以在 Loop 中快速创建分身，与数字员工做同事，带领企业走向全员数字员工协作的新时代。
3. 张汉东（Rust 中文社区首席布道者）：从手工编程手艺人，到 AI 软件工厂“厂长”
“我只用了三年 AI，就再也回不去之前近二十年的手工编程生涯了。”张汉东带来了一场关于编程范式转移的深刻对话。
他指出：**Rust 是当前对 AI 最友好的语言**——不是因为 AI 写 Rust 写得顺，而是因为 Rust 编译器提供了一个“极强的 Oracle（判定者）”。面对 AI 这种“会犯错的生成者”，Rust 能在编译期提供最便宜、最即时的约束，当场纠正幻觉。
在系统层面，他展示了如何通过 **agent-spec** 和 **mempal** 打造一座 AI 软件工厂。
“**被工业化的不再是人，而是 Agent。**”流水线中 Agent 负责写代码，人类开发者被解放出来，站在流水线之上提供“意图”并做最终“判断”。
4. 李扬（DORA 社区技术负责人）：从数字世界到物理世界，打通具身智能的数据血脉
当前大模型多是“缸中之脑”。当 AI 长出“身体”走向具身智能，面临严峻的物理数据挑战。李扬总结了具身智能落地的“三座数据大山”：**多模态数据的异构与极速对齐、Sim2Real（仿真到现实）鸿沟、以及苛刻的物理级实时性要求**。
传统 ROS 框架在面对高吞吐的大张量数据（如高清图像、点云）时，序列化开销大、延迟不可控。他介绍了专为 AI 设计的下一代机器人架构 **DORA** —— 采用 Rust 编写，底层基于 Apache Arrow 实现标准化列式存储与零拷贝共享内存。测试表明：传输 5MB 以上的大包数据时，DORA 的延迟比 ROS2 低约 **100 倍**，为物理世界的数据流闭环提供了工业级高性能基座。
5. 黄湘龙（OpenLogos 作者）：用 OpenLogos 终结失控的 Vibe Coding
AI 写代码虽快，但大多停留在依赖“猜中意图”的 **Vibe Coding（氛围编程）** 阶段。黄湘龙一针见血指出其三宗罪：**歧义爆炸、黑盒堆积、无尽返工**。
他开源的 **OpenLogos** 软件研发方法论，核心是“文档即上下文（Documents as Context）”与“场景驱动 + 测试先行”。将研发过程拆解为 **WHY（需求）→ WHAT（产品设计）→ HOW（实现交付）** 三层模型，每一阶段产出都是下一阶段的输入，并辅以严格的 Stage-Gate 质量门禁。配合 PreToolUse Hook 强制拦截 AI 越界行为，这套工具链把 AI 编程从“碰运气的猜测机器”变成了受控的“精准仪器”。
**🌟 现场花絮**
其中四位分享嘉宾已是名副其实的“**AI Agent 厂长**”——每人手下至少有 10 名 AI 员工 24 小时在线打工。李扬老师则从机器人数据视角，为数据工作者指明了“1+1>2”的互补方向。
场地与主持人广受好评——C 姐成为 Databend Meetup 首位专业女主持人，现场气氛活跃，让技术交流更加的开心。湘龙老师的 PPT 风格更是被现场开发者追着要教程（他直接分享了用 AI 做 PPT 的方法）。
**🌟 写在最后**
感谢 Databend Labs 发起这场高密度的技术碰撞，感谢 AWS、TiDB、IFClub 的协办支持，更感谢五位讲师的硬核输出，也感谢冒雨到场的每一位开发者。虽然官方圆桌环节未能展开，但散场后的交流区依然热火朝天——技术社区最美的风景，莫过于此。
**AI 正在路上，而这场沙龙让我们看清：真正的路标不在模型参数里，而在每一层数据底座、每一行工程约束、每一个被固化的判断之中。**
下次见。届时，你的同事列表里或许会多出几位真正的“数字员工”。
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