我个人见解 AI 时代：机械工作减负，但校验、审结果、学新工具变多，整体更忙了。 在用 Agent：商用扣子 Coze、豆包 Agent；开源 LangGraph；也会自己写简易脚本搭轻量 Agent。 最大阻碍：业务问题大于技术。场景边界模糊、团队预期两极分化、多轮调用成本高；技术上调试难、幻觉、工具调用不稳定。 感谢安利的平凯Loop，它针对 Agent 落地痛点做了可视化编排、全局状态、链路可观测能力，还可原生对接 TiDB，不错。 最后 Kimi 联名款双肩包很帅气。

下周六，TiDB 社区活动（宁波站）即将开启 [image]

携手奔赴下一个十年！

【2025 年你对 TiDB 有哪些新的认知？】 2025 年我更深刻地认识到 TiDB 在构建“超大规模实时数据服务”方面的核心价值。无论是其云原生架构的极致弹性，还是 TiKV 与 TiFlash 协同计算带来的 HTAP 场景落地能力，都让它从“分布式数据库”进化为“企业数据智能处理的基石”。 【2025 年你眼中的 TiDB 社区】 2025 年的 TiDB 社区展现出更旺盛的生命力与专业深度。全球用户组活动蓬勃开展，开发者贡献的边界从内核扩展至工具链与生态集成，社区讨论不仅聚焦技术突破，更关注真实场景的规模化实践与痛点共解。 【总结你的 2025 年社区参与战绩】 过去一年…

转发活动议程至朋友圈，不错过直播提醒！ [7f4466063a227e5714743eb89addbc08] [0de6baff9e685189ce485cd21d5e8a42]

常见技术栈： 关系型数据库：Oracle/MySQL/SQL Server（面临扩展性差、高可用成本高、License费用昂贵等问题） 大数据架构：Hadoop + HBase（运维复杂、实时分析能力弱） TiDB优势： 水平扩展（透明分片） 强一致性分布式事务 MySQL协议兼容降低迁移成本 内置HTAP（TiFlash列存引擎） 现有落地场景： AI+数据库运维 利用TiDB的监控数据（Metrics/Logs）训练AI模型，预测热点分区、自动调优参数。 案例：某电商通过TiDB+AI实现异常查询自动拦截，降低80%慢查询。 向量化搜索 使用TiDB 7.4+的向…