Percona 執行長 Peter Farkas：現有資料庫架構難以應付 AI agents 的反覆試錯負載
為何重要
現有的資料庫技術以長期穩定為首要目標，與 AI agents 快速試錯、不斷重置的運作邏輯存在根本衝突，這提醒開發者與企業決策者需審慎評估底層架構選型，避免因選錯資料庫而陷入未來維護或遷移的困境。此評論也揭示了當前 AI 與開源生態的主要矛盾：迷因式將現有資料庫新包裝為 AI 資料庫並非長久之計，且目前 AI agents 生態仍處於強烈的供應商鎖定狀態。
Percona 執行長 Peter Farkas 於 Amsterdam 會議直言，現有開源資料庫（MySQL、PostgreSQL 等）無法完美滿足 AI agents 的特殊需求，特別是反覆迭代的情境。
- Farkas 指出 AI 引入了「聚焦迭代」的工作負載（例如 agent 嘗試 150 次才選出最佳結果），這讓傳統設計初衷未考慮到的備選方案快速累積成為隱憂。
- 他認為目前最好的解決方案尚不存在，因為 AI 市場仍在快速變化、尚未成熟，還無法建構出符合需求的全新「clean-slate database」。
- Percona 執行長承認在推廣不同業務時曾有過教訓，例如過去將 MySQL 的行銷思維直接套用到 Postgres（如稱為「Percona TDE for Postgres」），導致社群對「供應商鎖定」劇烈反感。