昨天，我们在 MongoDB.local NYC 欢迎了数千名开发者和领导者，这是我们全球 .local 系列活动的最新一站。在过去一年中，我们在全球 20 个城市与数万名合作伙伴和客户建立了联系。但来到纽约具有特别的意义——这里是 MongoDB 的创立之地，也是我们至今仍设有总部的地方。

在活动期间，我们发布了新功能，进一步巩固了 MongoDB 作为全球领先现代数据库的地位。借助 MongoDB 8.2——我们迄今为止功能最丰富、性能最强大的版本——我们为开发者能够实现的成就树立了新的标杆。我们还介绍了 Voyage-AI 嵌入模型和重排序器，它们为构建可信、可靠的 AI 应用提供了最高精度和效率。由于 Search 和 Vector Search 现已在 MongoDB Community Edition 和 Enterprise Server 上以公开预览版提供，我们将强大的检索能力直接交付到客户环境中——无论他们偏好在哪里部署。

我尤其对 MongoDB 应用现代化平台（AMP）的推出感到兴奋。全球企业都在与无法满足 AI 需求的遗留系统所带来的巨大成本作斗争。AMP 不是简单的“平移迁移”。它是一个可重复的端到端平台，结合了 AI 驱动的工具、经过验证的技术和专业人才，在最小化成本和风险的同时重新设计关键业务系统。初步成果令人印象深刻：从旧系统迁移到 MongoDB 的企业，迁移速度快了两到三倍，而重写代码等任务的速度提升了数倍。

发展成为全球最受欢迎的现代数据库

当我回顾 MongoDB 的发展历程时，我意识到我们走了多远。十多年前我加入时，我们只有几千个客户。如今，MongoDB 服务于来自各行各业的近 60,000 家组织，其中包括超过 70% 的财富 100 强企业和创新的 AI 原生初创公司。

然而，我们增长的原因始终如一。诞生于 1970 年代的关系型数据库，从未为现代应用的规模和复杂性而设计。它们僵化、难以扩展，且适应变化缓慢。我们的创始人在构建 DoubleClick 时亲身经历了这些局限，于是着手创造更好的方案：一种为现代世界现实量身定制的数据库模型。文档模型由此诞生。

基于 JSON 的文档模型直观、灵活且强大。它让开发者能够以自然的方式对复杂的、相互依赖且不断变化的数据进行建模。随着我们进入 AI 时代，正是这些特性——适应性、可扩展性和安全性——比以往任何时候都更加重要。企业对数据库的选择是决定其 AI 计划成败的最具战略性的决策之一。

生成式 AI 应用已经通过编写代码、起草文档和回答问题带来了生产力提升。但真正的变革即将随着智能体 AI 的到来而出现——即能够感知、决策和行动的应用。这些智能体不只是遵循工作流程，而是追求结果，并思考哪些步骤最适合实现这些结果。在这个循环中，数据库不可或缺。它提供记忆，使智能体能够感知上下文；提供事实，使它们能够做出明智决策；提供状态，使它们能够连贯行动。

这就是为什么企业的数据是其最宝贵的资产。大语言模型（LLM（大语言模型））可以生成答案，但提供连续性、协作和真正智能的是数据库。AI 的未来不仅在于逻辑推理，还在于上下文、记忆以及数据的力量。

变革性 AI 的理想数据库

那么，智能体 AI 的理想数据库是什么样的？它必须反映当今的复杂性和未来的变化。它必须说 AI 的语言，而这种语言日益成为 JSON。它必须整合对原始数据、元数据和嵌入的高级查询——不仅是精确匹配，还包括含义和意图。它必须通过最高质量的嵌入和重排序器将私有数据与大语言模型连接起来。它还必须提供在全球范围内运行关键业务应用所需的性能、可扩展性和安全性。

这正是 MongoDB 所提供的。我们不只是在这份清单上打勾——我们在定义它。

我们才刚刚起步

正因如此，我对我们的未来如此乐观。我们在每一场 MongoDB.local 活动中看到的活力与创造力，让我想起了一直驱动这家公司的热情。随着我们的客户持续创新，我深知 MongoDB 处于绝佳位置，能够在 AI 时代助力他们取得成功。

我们迫不及待想看到您接下来构建的作品。

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原文来源：MongoDB Blog

原创地址：https://www.mongodb.com/company/blog/events/local-nyc-2025-defining-ideal-database-for-ai-era-de