在大模型狂飙两年之后，行业进入“应用见真章”的阶段。在 2025 腾讯全球数字生态大会上瑞银网配资，发布AI服务，其中有多款智能体——SQL 事前风险预测、DDL 变更风险评估、高负载止损值守等。
数据库领域可以开发智能体的方向也有很多，腾讯云为什么会选择从 SQL 风险治理入手？腾讯云数据库副总经理罗云对雷峰网表示，主要因为这是最痛点、最难解决的环节。“2024 到 2025 年，我们每个月都观察到有客户因为 SQL 使用不当，导致数据库出现风险事件。”
腾讯云讲述过一个案例：在一次交易数据清理过程中，由于一条优化不当的 SQL 语句遗漏了关键索引，导致核心交易表被全表扫描。问题发生在交易时段，瞬间引发大量指令受阻，订单提交接连超时，部分跨境交易也因此受到影响。最终，依靠风控系统的紧急处理才避免了更大范围的系统瘫痪。
为何 SQL 使用不到风险如此之高呢？其中根因源于，数据库的开发者与 DBA 之间，长期存在一道难以逾越的“认知鸿沟”。
开发团队熟悉业务逻辑和代码，常通过 ORM 框架生成 SQL，却对底层数据库运行机制了解有限；DBA 则精通数据库内核和 SQL 优化，但难以在开发环节进行前置干预。结果是，一旦风险 SQL 引发故障，DBA 往往只能被动“救火”，而根源难以追溯。
今年 2、3 月开始，腾讯云数据库团队开启了智能体的开发，就是试图解决的是开发者与数据库管理员（DBA）之间长期存在的“鸿沟”，罗云谈到。
SQL 事前风险预测智能体，就像提交前的“安全检查员”，提前发现可能让数据库变慢或出问题的 SQL，提醒开发者修改。DDL 变更风险评估智能体，像改动前的“模拟演练教练”，先测试数据库结构变更是否会影响系统稳定，让风险在上线前被发现。高负载止损值守智能体瑞银网配资，像数据库的“安全卫士”，实时监控，当系统压力过大时自动采取保护措施，避免业务崩溃。
据罗云对雷峰网透露，智能体的开发，底下依托的是垂直数据库大模型，并结合全域上下文和工具集三大基座。
腾讯云的垂直数据库大模型的自研最早可以追溯到2023 、2024年，一开始他们通过有监督微调（SFT）补课专业能力，靠人工标注数据搭起基础，2025 年 DeepSeek 出现后，全面转向强化学习，用更复杂的奖励机制逼迫模型自我优化。
当然，这过程中也遇到过不少的难点，比如做 SFT（有监督微调）的难点是语料和数据集，团队需要大量人工投入，对每一个案例进行标注：哪些 SQL 或代码生成是正确的，哪些是不符合要求的。这个数据标注过程非常耗时，但决定了模型在专业任务上的基础能力。
强化学习（Reinforcement Learning） 重点在于奖励模型的设计。在强化学习中，模型每一次输出都需要评估：是“做得更好”还是“退步了”？团队花了很多时间设计算法和评分机制，去判断每一次生成的 Token 的质量，从而让模型在实际使用中不断优化。
目前这这些智能体已经在腾讯内部多部门使用，对外客户目前也在同步进行交流中，预计明年会对外服务。
对于智能体的商业化问题，罗云认为，不要从短期市场规模出发，而是押注长期战略价值。罗云判断，数据库智能体未来真正的商业回报不在“风险防控”本身，而在两个方向：第一是，Data Insight：帮企业“淘金”，挖掘数据价值，付费意愿远高于守住底线；第二是智能体支持套件：当甲方通过智能体赚钱后，配套工具的变现空间巨大。
在数据库产品线宣布推出Agent 之前，几乎所有产品都在探索AI，一方面将 AI 的功能加入到原有的产品中，比如在腾讯会议中加入了实时 AI 纪要功能，另一方面正在开发更多的 AI 原生应用，比如说CodeBuddy ima等已经对外推出，分别应用于企业开发、知识库管理。
那么，为什么腾讯会选择在今年加速布局智能体？
罗云认为，这与时机密切相关。早一年做可能还不合适，因为当时底层大模型还在快速迭代，应用层开发容易因模型变化被推倒重来。而如今大模型迭代速度趋于平缓，应用开发更稳定可控。
在这样的技术判断下，上半年腾讯内部掀起了一场智能体开发热潮：各条产品线结合自身场景和行业特点，积极探索 Agent 应用。而眼下，数据库团队推出的智能体，也正是这种内外部因素共同作用的产物。
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