在具身智能的工程实践中，一个普遍的做法是"双机并联"：x86主机运行大脑，负责环境理解、任务规划与多模态推理；嵌入式AI模组承担小脑，负责实时运动控制。这套架构看似各司其职，实则隐患不少——两套硬件意味着两份BOM成本、两个散热与供电系统，跨机数据传输引入不确定性延迟，系统同步与联调更是拉长了开发周期。当具身智能进入规模产品化阶段，这些隐形成本会被成倍放大，直接吞噬整机毛利与交付节奏。

进入2026年，围绕AI Agent部署的工作负载，正上演一幕耐人寻味的“反差”！

“AI原生的数据底座，不是把AI装进数据库，而是让数据库自己长出Agent的能力。”阿里云数据库陈宗志在DTCC大会采访时的思考，或许能帮助外界更清楚地理解Agent-Native数据库的演进方向。

026年8月20日至22日，第17届中国数据库技术大会（DTCC2026）在北京隆重举行。本届大会以“融数聚智 创领未来”为主题，集结2大主会场、16+精品技术专场、百位行业顶尖专家，全方位覆盖数据库内核、云原生、AI赋能、向量数据库等全栈热点。

面对Agent带来的数据库范式跃迁，你的第一体感是什么？三位资深 DBA 现场拆解！ #腾讯云数据库 #DTCC2026 #AI原生数据库 #Agent

陈宗志总结，当 Agent 从“能对话”走向“能做事”，数据库的角色也在发生根本性转变——从存取工具演变为「让Agent理解世界、积累经验并提供业务价值」的记忆中枢与数据底座。未来，阿里云数据库将持续向「Agentic Database」方向演进，基于LakeBase、多模记忆、全链路可观测等前沿技术，打造面向智能体时代的数据平台，支撑AI应用规模化落地。

诚邀全国油气管道及能源数字化领域同仁 2026年9月 齐聚上海 共探数智管网前沿 共话产业转型升级 共筑能源安全新体系 共建智慧管网高质量发展新格局

腾讯云数据库 DTCC大会精彩议程抢先看

模型决定AI多聪明，数据库决定AI能跑多远。当AI落地进入深水区，人们关心的不只是大模型的聪明程度，还有藏在背后的数据底座。因为，模型只决定了 AI 的上限，而数据库则决定了AI 能跑多远。

可观测性建设真正需要的，不是选择阵营，而是建立一条能够从业务现象追溯到应用、运行时、网络和内核的完整证据链。

基于NVIDIA BlueField DPU加速的 F5 BIG-IP Next for Kubernetes 实现更高Token吞吐、更低单Token成本，并支持安全的多租户AI基础设施，助力智能体时代下的AI工厂转型。

F5（NASDAQ：FFIV）日前宣布扩大与智能数据基础设施提供商 NetApp 的战略合作，旨在推动高性能 AI 数据交付，并助力企业迈向后量子密码学（PQC）时代。此次合作基于双方长期以来的合作伙伴关系，旨在进一步满足企业对AI工作负载与 S3 存储环境对安全、弹性、可扩展解决方案日益增长的需求。

在 AI 时代，选择一个能够自我进化、高效防护的 WAF 解决方案，是企业保护数字资产、提升防护时效性的关键所在。

在边界安全日益失效的今天，传统的“内网即安全”模型已被彻底颠覆。随着远程办公、多云架构及 API 交互的普及，零信任（Zero Trust）已从行业趋势转变为企业生存的刚需。

如今，生成式AI技术从实验阶段迈向核心业务流程，企业在享受生产力红利的同时，也正面临前所未有的安全挑战。传统的网络边界已无法抵挡针对模型逻辑的深度攻击。AI安全护栏已成为企业AI架构中不可或缺的运行时防护层。

越来越多企业在2024-2026年采用通用大模型与私有化模型并存的架构；本文讨论基于该趋势下的安全运营需求，而非单一厂商部署数据。企业加速引入大模型与 AI Agent 后，往往同时采用公有云通用基础大模型与私有化自研专有 AI 模型的混合架构。这种多模型并存的现状，使安全风险的关注点从传统 IT 资产快速扩展到模型交互与数据使用链路，如提示注入、越狱、训练/推理数据外泄、工具调用滥用等。

F5应用交付与安全平台推出多项创新安全能力，通过统一人工智能（AI）驱动的安全防护、零信任访问及后量子就绪能力，全面护航混合多云环境下的企业应用安全。

F5

F5 AI Guardrails和F5 AI Red Team现已作为F5应用交付与安全平台的一部分正式推出。

6 月 29 日，OceanBase Hours 线上发布会举行，OceanBase 面向湖库一体的 AI 数据库正式发布，OceanBase AI 产品家族亮相。