如何为 AI Agent 设计更合理的数据库结构

为 AI Agent 设计合理的数据库结构需要优先考虑灵活性、复杂查询的性能以及对文本嵌入、聊天历史和上下文等多样化、通常非结构化数据的高效存储。重点关注智能 Agent 独特的数据需求和处理模式。

关键原则包括：利用无模式或半结构化数据库（如文档数据库、图数据库）以提高适应性；使用专业数据库管理系统或专用向量索引高效存储向量嵌入；以及设计强调 Agent 上下文和对话流的模式。优先考虑可扩展性和分区策略，以处理高容量交互和大型数据集。包括针对 Agent、用户、会话和交互的全面元数据跟踪，以支持分析和学习。

从分析 AI Agent 的具体数据类型开始实施：文本、向量、结构化元数据、日志。根据这些需求选择核心存储引擎（如用于历史记录的文档存储、用于嵌入的向量数据库、用于元数据的关系型数据库）。在模式中明确建模 Agent 上下文，例如用户 ID、会话 ID、对话线程和时间戳。优化上下文检索和相似性搜索查询。根据使用数据持续审查模式模式和查询性能，迭代以提高响应性和可扩展性。