Couchbase宣布正式推出其AI数据平面，将其定位为面向企业级AI代理的统一数据基础设施层。此次发布旨在帮助企业将AI代理项目从试点阶段推进到正式部署阶段，通过在单一架构中整合持久内存、实时上下文检索以及跨云端、边缘和湖仓环境的一致数据访问来实现这一目标。
从宏观层面来看，Couchbase 解决了企业中一个常见的难题：生产环境中的 AI 代理依赖于多个彼此独立的服务来实现向量搜索、缓存、文档存储和集成逻辑。Couchbase 的方法是将这些功能整合到一个受控的操作层中，该操作层涵盖 Capella 和自托管部署，从而为平台团队提供一个统一的控制平面，用于管理支持 AI 代理的数据服务。
AI 数据平台整合了 Couchbase 代理内存、用于发现代理工具的代理目录以及企业支持的自管理 MCP 服务器，旨在标准化模型上下文协议集成。Couchbase 表示，该平台由其工程和支持团队提供支持，旨在取代那些会增加运维复杂性的独立解决方案。
关注持久代理记忆
此次发布的关键要素是代理内存（Agent Memory），Couchbase 将其定位为代理状态、上下文和检索的统一持久层。该公司并没有强迫团队构建单独的向量、缓存和文档存储，而是将这些需求整合到其更广泛的运营数据平台中。
Couchbase AI 数据平面为企业提供持久代理内存、实时上下文检索以及从云端到边缘再到湖屋架构的一致数据访问。
这一点至关重要，因为企业级代理部署需要的不仅仅是向量相似性搜索。生产系统越来越需要具备以下能力：跨会话保留对话和工作流上下文、检索结构化操作数据以及非结构化嵌入数据，并在重启和分布式执行过程中保持状态。Couchbase 表示，其平台旨在通过在决策点提供低延迟访问来支持这些需求。
该公司还指出，该内存层与框架无关，并已通过 LangGraph、CrewAI 和 LlamaIndex 的验证。实际上，这将使工程团队能够更轻松地更改编排框架或支持多个框架，而无需重建代理底层的持久层。
Agora 与 Couchbase 合作，后者是其数据层合作伙伴。Agora 表示，快速且一致的数据检索仍然是企业级对话式人工智能的基础。该公司指出，后端数据层对于保持响应迅速的交互至关重要。他们表示，随着部署扩展到销售、服务及相关工作流程中更复杂的代理用例，与 Couchbase 的合作也在不断扩展。
专为分布式和边缘代理工作负载而构建
Couchbase 也正着力于边缘端智能体 AI 的实际运行。多步骤智能体越来越多地跨会话、设备、现场环境和分布式基础设施运行，这与传统的集中式数据平台存在不匹配。据 Couchbase 称，其 AI 数据平面旨在支持跨云、边缘和终端环境的结构化数据、非结构化嵌入、同步和本地检索。
吞吐量是这一论点的重要组成部分。智能体工作负载可能会在多个并发会话中触发重复的上下文查找、内存更新和状态同步，从而给底层数据平台带来压力。Couchbase 表示，其 AI 数据平面基于其横向扩展、内存优先的架构，该架构已用于处理高事务率的企业级工作负载。
从技术角度来看，该平台构建于 Couchbase 的分布式多模型架构之上，在单一系统中支持 JSON 文档、键值访问、SQL++ 查询、全文搜索、事件处理和向量搜索。AI 数据平面扩展了这一基础架构，实现了代理会话持久化和上下文检索，而 MCP 服务器和代理目录则为生产部署增加了集成和可观测性功能。
企业分析 2.2 新增 Iceberg Federation
除了 AI 数据平面之外，Couchbase 还推出了企业分析 2.2 版本，扩展了其分析堆栈，以便更好地将运营数据连接到 Lakehouse 环境。其主要功能是 Apache Iceberg 联合，它允许团队在查询 Couchbase 运营数据的同时查询 Iceberg 表，而无需通过 ETL 管道移动或复制数据。
对于采用 Iceberg 作为标准架构的企业而言，这将使在同一分析工作流程中更轻松地将实时运营数据集与受控的 Lakehouse 表相结合。其实际价值在于减少数据移动，并加快对混合运营和分析数据集的访问速度，从而更好地满足人工智能和分析用例的需求。
Couchbase 还新增了一系列分析引擎增强功能，包括 Google Cloud Storage 支持、JWT 身份验证、Oracle 和 SQL Server CDC、异步长时间运行查询、索引顾问、仅索引查询计划以及 SQL++ UPDATE 支持。相应的 SDK 更新也已发布，支持 Java、.NET、Python、JavaScript 和 Go。
此外，该公司还透露，计划于 2026 年第三季度推出 Trino 适配器。该适配器上市后，预计将支持从基于 Trino 的环境（例如 AWS Athena、Amazon EMR、Google Dataproc 和 Starburst）直接访问 Couchbase 的运维数据。这将进一步减少在查询前将实时运维数据复制到其他分析系统中的需求。
Capella iQ 和 Edge Stack 更新
Couchbase 还更新了其自然语言查询助手 Capella iQ。该平台现在支持通过 AWS Bedrock 和 OpenAI 进行模型选择，并通过组织级策略设置控制访问权限。其理念是让管理员能够按团队限制模型访问权限，同时集中管理合规性、驻留时间和推理成本控制。
在边缘和移动端，Couchbase 扩展了分布式应用堆栈，以支持更本地化的 AI 和数据处理。Couchbase Lite 4.1 新增了基于蓝牙的原生点对点同步功能（支持自动 Wi-Fi 回退）、现代化的 Android API（支持 Kotlin @Serializable 注解，简化了数据类和对象的序列化和反序列化）、基于增量的变更检测，以及用于构建高性能嵌入式应用的全新 C++ API 绑定。独立的 Edge Server 1.1 新增了客户端级别的访问控制，可实现细粒度的本地权限管理；为基于浏览器的边缘应用提供 CORS 支持；简化了分布式设备集群的凭据轮换；并扩展了对 Windows 和 ARM 架构的平台支持。React Native 1.1 通过集成 Turbo 模块，新增了企业级支持，使跨平台移动团队能够直接访问 Couchbase Lite 的高性能，而无需桥接开销。Sync Gateway 4.1 新增了无中断滚动升级和并发分布式重新同步功能，适用于高容量环境，可通过应用服务以托管服务的形式提供。
Edge Server 1.1 引入了客户端级访问控制、对基于浏览器的边缘应用的 CORS 支持、简化的凭据轮换以及对 Windows 和 ARM 部署的更广泛支持。React Native 1.1 增加了企业级支持，包括 Turbo 模块集成，以提升对 Couchbase Lite 的直接访问性能。Sync Gateway 4.1 增加了对滚动升级和并发分布式重新同步的支持，适用于高容量环境，并可通过应用服务以托管服务的形式提供。
市场定位
Couchbase 的核心观点是，数据库层正变得对生产环境中的智能体 AI 至关重要，尤其是在企业意识到内存、上下文管理和低延迟检索不能再被视为可有可无的附加功能时。该公司认为，许多当前的部署由于需要集成独立的向量、缓存和文档系统而速度缓慢，因此，对于生产规模的智能体而言，统一的持久化和检索层变得越来越必要。
从基础设施角度来看，此次发布与其说是新增一项人工智能功能，不如说是加强了运营数据库、代理内存、边缘部署和湖仓分析之间的集成。对于企业买家和技术团队而言，人工智能数据平面的意义可能取决于将这些服务整合到单一平台后，能否在保持实际生产代理部署所需的性能和治理能力的同时，显著降低集成开销。
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