BAIR 展望智能廉价化时代：面向、支撑与由 AI 智能体构建的数据系统
UC Berkeley 研究团队探讨了推理成本大幅下降进入“智能几乎免费”时代后，数据系统正在经历的三重系统性重塑。研究指出，数据系统需要重构以应对智能体高频探索带来的冗余查询，建立支撑数千智能体协作与结构化记忆的运行底座，并探索利用智能体端到端自动合成特定工作负载的专用数据引擎。随着智能体与数据系统深度融合，传统数据库正从被动执行查询转向具备主动反馈与自我优化的架构。
推荐理由：文章系统梳理了推理成本骤降如何倒逼数据系统演进，为理解智能体工作负载对存储与计算架构的重塑提供了清晰框架。