EDB Postgres AI Factory：開發 AI Agent 的技術架構重點

EDB 產品資訊 PostgreSQL 產品資訊 2026 年 4 月 7 日

AI Agent 的開發不缺原型，但真正能進入生產環境的案例寥寥無幾。從開發雛型到落實為穩定、可信的企業級應用，中間存在著技術斷層，而核心問題在於資料。

針對這個挑戰，EDB 推出新一代 EDB Postgres AI Factory，協助企業在完全掌控資料的前提下，落實生成式 AI（GenAI）的推論應用。市場趨勢顯示，領先企業已不再將 AI 視為單一專案，而是將其納入基礎架構的一環。

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成功關鍵：資料主權與架構

根據一項針對全球 2,050 位企業領袖的調查，雖然 95% 企業計畫在三年內建立自有的 AI 與資料平台，但僅 13% 能真正產生效益。他們的 ROI 是同業的 5 倍，在生產環境中部署的 AI Agent 數量也是兩倍以上。其優勢在於對「資料主權」的掌控：能完全管理資料的儲存、存取方式與 AI 運作邏輯，同時解決安全性、合規與規模化擴展的難題，而不必在技術間權衡取捨。

EDB Postgres AI 是為了解決這些挑戰而設計，新一代 AI Factory 則進一步強化了這項能力。

Gartner 報告指出，具備生成式 AI 功能的資料庫管理系統（DBMS）支出預計到 2028 年將成長三倍，且超過 75% 的企業將 AI-ready data 列為首要投資項目。Gartner 將 EDB 列為企業級 AI Agent 的代表性供應商，並強調資料庫在架構中扮演的三大關鍵角色：Agent 記憶（Memory）、知識來源（Knowledge source）與任務執行（Task execution）。目前的挑戰在於：如何在不產生技術債的情況下，滿足開發需求並將應用推向生產環境。

AI Agent 適用場景與分層模型

AI Agent 能處理自動化網路監控、多步驟客服流程及即時營運情資，其商業價值在於處理開放式任務、模糊輸入與跨系統調度。

例如：在處理資料庫效能問題時，Agent 能在秒級內分析慢查詢日誌（Slow query logs）、檢查鎖定表（Lock tables）並提供分析假設，這類高價值的推理能力是其優勢。

然而，針對具備明確邏輯的任務，如系統擴展、故障轉移（Failover）或組態變更，過度使用 Agent 反而會增加複雜度與風險。這類任務應採用確定性的（Deterministic）策略引擎，而非機率性的 AI 模型，以避免合規風險與難以除錯的行為。

成熟的技術架構不應是「全 Agent 化」，而是採用分層模型：

Agent 層：分析、建議與綜合資訊
策略引擎層：驗證與最終決策
執行層：具體行動

此架構能確保在需要的地方發揮智慧，在關鍵的地方保持掌控。企業需要的解決方案應能輕鬆開發基於真實資料的 Agent，而非僅能在測試環境運作的原型，並彈性地將 Agent 置於合適的架構層級中。

日本電信商 NTT East 便採用 EDB Postgres AI Factory，在完全私有的環境中部署用於網路維運的 AI Agent，實現自動化偵測與問題回應。這證明了技術信心不僅來自模型，更來自底層的基礎架構。

Agent Studio：視覺化開發與整合

EDB AI Factory 最顯著的演進是重塑了 Agent Studio。它採用 Langflow 作為視覺化整合開發環境（IDE），並基於產業標準的 LangChain 生態系建構而成。

許多企業的 AI 計畫在從概念驗證（PoC）轉向生產環境時，常因開發環境與實際基礎架構脫節，導致需重新設計架構，耗費大量時間與預算。

Agent Studio 解決了這個斷層：在視覺化介面開發的原型即是產品，每個 Flow 都能直接轉換為 REST API 端點，無需額外的工程交接即可部署。

視覺化開發與 Python 擴充性

透過拖拉式介面，開發者能快速串接 LLM、儲存空間與資料源，並在部署前驗證邏輯。

當需求變得複雜時，系統也支援完整的 Python 擴充性，確保開發不受限。這種設計兼顧了開發效率（拖拉式）與細膩控制（寫程式），讓企業能根據需求彈性選擇。

企業級部署的核心能力：

MCP (Model Context Protocol) 支援：任何 Flow 都能作為 MCP 伺服器供其他 Agent 或應用程式調用，支援企業建構模組化的多 Agent 協作架構。
安全 Agent 記憶體：將中間狀態與工具輸出儲存在本地的 Postgres 中，避免敏感資料傳輸至公用 LLM，滿足金融、醫療與電信等高度合規產業的需求。
Agent 生命週期管理：整合 LangSmith、Langfuse 等觀測性工具，並內建 Agent Lifecycle Toolkit (ALTK)，在進入生產環境前預先識別推理邏輯或輸出品質的問題。

EDB 選擇以 Langflow 為基礎，反映了其擁抱開源技術的原則。這讓開發團隊能利用活躍的社群生態快速迭代，同時避免被單一廠商綁定，確保技術架構能跟上 AI 領域的快速演進。

向量資料庫升級：VectorChord 雙架構

AI Agent 的表現取決於資料的即時性與索引品質。

為了滿足不同規模的技術需求，新一代 AI Factory 對內建的向量資料庫功能進行了重大升級：在保留 pgvector 的同時，新增了 VectorChord 索引選項，讓 Postgres 在單一平台上展現專用向量資料庫的效能。

適應不同規模的索引選擇

對於多數企業的 RAG（檢索增強生成）應用，pgvector 仍是首選，能穩定處理千萬級別的向量資料。

然而，當 AI 應用規模擴展至「億級」向量、維度更高且需支撐數百個並發查詢時，傳統的 HNSW 索引在建立時間、記憶體消耗與吞吐量上會面臨挑戰。

VectorChord 正是為了突破此瓶頸而設計，其具備以下技術優勢：

超越專用向量資料庫的效能：採用 IVF-RaBitQ 索引架構，索引速度較 pgvector 快 100 倍，並在維持 95% 以上召回率（Recall）的前提下，提供 5 倍快的查詢速度。
高效率資源利用：處理 1 億筆 768 維向量時，在僅 32GB 記憶體的環境下，P50 延遲僅為 35ms。與**專用向量資料庫（如 Pinecone）**相比，每一塊錢能處理的向量數量高出 6 倍。
無痛升級：完全相容 pgvector 的資料型態與語法。企業可根據需求隨時切換索引，無需修改應用程式程式碼或遷移至其他資料庫。

三大效益：

即時性與響應速度：更快的索引速度縮短了知識庫更新的延遲，讓 Agent 能基於最新資料運作，提升輸出的準確度與用戶體驗。
資料主權與掌控：所有向量資料原生儲存在 Postgres 中，無需額外維護外部向量資料庫，降低資料外洩風險與治理成本，適合地端（On-premises）或隔離環境（Air-gapped）部署。
規模化下的成本優勢：VectorChord 優異的儲存與記憶體效率，讓企業無需投資昂貴的專用硬體，即可在現有的 Postgres 環境中運行十億級規模的 AI 工作負載，實現資料庫架構的精簡與整合。