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全部文档 / 标签: Databricks

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Context Infrastructure: Architectural Lessons From the Data Lakehouse

文章提出上下文基础设施正出现一种新模式:尽可能保存原始历史数据(对话、工具调用、事件、Agent 工作记录),之后再按需构建摘要、知识图谱、嵌入等派生视图。这一架构借鉴了数据湖屋(Lakehouse)的经验,如 Databricks 的青铜/白银/黄金分层架构。作者对比了写入时即做压缩决策的内存系统(如 CrewAI),指出其风险在于丢失未来可能重要的信息;并介绍了 CortexDB、Statewave、Supermemory、Zep 等产品的实践:以不可变事件为事实来源,将记忆作为可重建的视图。文章最后提醒需防范上下文沼泽,建议写侧优化保存、读侧优化实用性。

技术 › Agent Josh Rosen 2026-09-1612.2 KB 17.1K 179 79

AI-Powered Data Warehouses: Architectural Lessons for Every AI Product

文章探讨了 Snowflake、Databricks、ClickHouse、BigQuery、MotherDuck 等数据仓库平台在 AI 时代的架构演进,总结了七大架构经验:推理正在成为数据库算子;数据转换可通过 LLM 推断并物化新事实;语义层正成为 Agent 的基础设施;Agent 的部署位置是重要的架构决策;数据仓库正成为 Agent 工作的执行环境;Agent 是一种新的数据库工作负载,其迭代、突发、高并发的访问模式要求重新设计数据库系统。这些模式为所有 AI 产品的架构设计提供了借鉴。

技术 › 数据库 Josh Rosen 2026-09-0310.2 KB 76.4K 239 76