TencentDB AI Service (TDAI) 是一款企业级数据库智能治理分析服务，依托自研大模型、全域上下文及工具集等基础设施，构建数据库 DevOps 和数据洞察智能体服务，覆盖数据库开发运维与数据分析应用领域。
核心问题解决
- 风险 SQL 问题：解决“先上线、后发现”的问题，变事后救火为事前预防。
- 智能体问题：解决“找不全、查不准、记不住”的问题，帮助智能体获取完整的上下文信息。
- 人工数据分析问题：解决“认知窄、响应慢”的问题，从人找数据升级到数据找人。
核心能力
Agent Service 板块
- 数据库 DevOps
- SQL 事前风险预测智能体：在代码上线前主动触发代码扫描，精准诊断 SQL 风险，并提供优化建议。
- DDL 变更风险评估智能体：基于流量回放技术实现变更沙盒验证，仿真评估风险，预测性能优化趋势。
- 智能体止损值守 RTO < 120秒：实时监控实例负载，智能执行多轮次动态止损，支持人工决策干预。
- 数据洞察
- 资源规划智能体：通过智能算法动态分配资源，提升装箱率；结合根因分析驱动精细化运营决策；提前13周智能预测资源需求量。
Agent Infra 板块
- 数据库大模型（DB LLM）
- 自研模型优势：Code2SQL准确度超90%，支持多语言和框架；诊断推理深度优化；推理效率革新，吞吐提升4-7倍。
- 全域上下文（Agent Context）
- 长短期记忆（Memory）：智能管理短期与长期记忆，提升上下文理解力和个性化服务能力。
- 深度检索（DeepSearch）：精准定位上下文，高效召回知识片段。
- 数据目录（Catalog）：建立数据语义坐标与路径，帮助 Agent 高效定位目标数据。
- 工具集（Tools）：通过 MCP 将数据库诊断、数据传输与数据库引擎标准化为可调用工具。
- 工具集能力
- DTS MCP：提供数据传输/同步/订阅能力。
- DBbrain MCP：提供慢 SQL 诊断、异常检测、热点分析等能力。
- MySQL MCP：提供数据查询/采样与批量导出通道。
使用场景
- 风险 SQL 治理：覆盖数据库开发到运维全生命周期，降低生产故障概率，保障数据库稳定运行。
- 智能体记忆管理：通过 Memory 服务构建可持续的认知底座，支持连续对话、个性化决策与多智能体协作。
- 企业数据洞察：实现从海量数据到业务决策的端到端感知-分析-推送，提升决策效率和关键业务转化率。
权威背书
- 首家完成中国信通院数据库运维智能体能力评测。
- 首发一站式智能体上下文底座。
客户案例
- 腾讯云基础产品：通过 DDL 变更评估能力，降低 DDL 变更风险，人力成本降低到过去的1/10。
- 腾讯会议：提供准确可靠的风险 SQL 事前治理能力，保障会议服务稳定可用。
