伯克利学者探讨当智能趋近免费时，数据系统如何为 Agent 全面重构
UC Berkeley 研究团队发文指出，随着大模型推理成本大幅下降，数据系统正面临面向 Agent、由 Agent 组成以及由 Agent 合成三大重构方向。多智能体高频探索需要数据系统支持子查询复用与近似查询等主动反馈机制，海量智能体协作亟需超越文件检索的结构化记忆与并发一致性控制，且智能体已具备针对特定负载直接端到端合成定制化数据系统的能力。
推荐理由：文章系统梳理了推理成本下降对底层架构的冲击，读者可借此理解多智能体环境下数据系统的重构逻辑。