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  2025年5月，Databricks以10亿美元高价收购Neon，其CEO声明中的一个细节引发行业深思：Neon平台上每5个数据库中，就有4个是由AI Agent（智能体）而非人类创建的。这揭示了一个明确的信号，数据库的增长驱动力正快速向AI智能体转移。  与传统开发者截然不同，AI智能体解决问题的方式是高度并行与探索试错。为了验证假设，它们会频繁地生成

前天晚上的Vibe Coding实战直播大家都看了吗？运营小姐姐现场手搓多平台排版系统的画面，是不是比想象中还要丝滑？😂  没赶上直播的朋友也别急，今天我们不光要回顾高能瞬间，更要兑现直播里的承诺：正式发布崖山应用开发Skill套件，可复制以下链接前往GitHub获取，也可以点击文末“阅读原文”获取。\*开源地址：https://github.com/yashan-techno

在生成式人工智能狂飙猛进的今天，AI 应用正从基础的对话问答向具备自主规划、工具调用和执行能力的智能体（AI Agent）跨越式演进。智能体不仅能够理解自然语言，还能通过记忆机制和技能（Skill）调用，自主完成复杂的业务流。然而，当企业将这些民间火热的“野生智能体（龙虾）”引入真实生产环境时，往往会撞上企业级要求高墙。  数据乱跑、权限失控、审计黑盒、合规红线……随便哪一个问

近日，图灵奖得主、数据库领域的泰斗级人物Mike Stonebraker的一番言论在科技圈引发轩然大波。他一针见血地指出：“AI Agent的发展，最后全都是数据库问题。”  这句话扯下了当前 AI Agent 狂飙突进背后的“遮羞布”。当我们惊叹于多智能体（Multi-Agent）系统展现出的强大自主规划能力时，开发者们却在底层默默承受着痛苦：如何管理多个Agent的并发状态