伯克利 AI 研究：面向、由及为智能体构建数据系统

伯克利 AI 研究提出，随着 AI 推理成本急剧下降，数据系统需应对智能体主导的新挑战。智能体执行的高并发异构查询存在大量冗余，数据系统可通过多查询优化、近似查询及主动反馈机制提升效率。此外，还需构建能可靠管理智能体状态与协调的新系统，并探索让智能体自主合成可信数据系统的方法。