Aufbau der Datenebene für KI-Agenten

KI hat den Wandel von Demos in die Produktion vollzogen zu Agenten, die sich im Laufe der Zeit erinnern, Gründe finden und handeln. Dieser Wandel verlagert das harte Problem vom Modell zur Datenebene. Beständige Erinnerungen, Echtzeit-Kontext, Abruf und mandantenbezogene Isolation müssen nun skalierbar in einem System funktionieren. Verbringen Sie einen Abend mit AWS und TiDB, während wir diesen Wandel gemeinsam durchgehen. AWS bringt die Plattform und die Marktsicht mit. TiDB bringt die Datenebene mit, die für dieses Problem gebaut wurde: verteiltes SQL, das ohne Sharding skaliert, HTAP mit Live-Daten und native Vektorsuche mit beständiger Speicherung für die Erinnerungen von Agenten, die auf AWS neben Bedrock und AgentCore läuft. Eine Grundlage trägt die transaktionale Skalierung, die Sie heute benötigen, und die agentische Skalierung, die Sie morgen brauchen, damit Sie nicht neu plattformieren müssen, um von einer zur anderen zu gelangen. Kimis von Moonshot AI beweist es in der Produktion, mit Dutzenden Millionen isolierter Agenten-Mandanten auf TiDB, wobei jede in weniger als einer Sekunde bereitgestellt wird. Was die Frontlinie zuerst macht, macht der Markt als nächstes. Sie werden mit einer Marktkarte gehen, die zeigt, wo der Wert der KI real ist, einer Architektur, die Sie auf Ihre eigene Arbeitslast anwenden können, und einem Einblick in die Nachfragekurve, die auf Sie zukommt. Programm 17:00 — Ankunft, Getränke und Networking 17:30 — Begrüßung und Einleitung 17:35 — Thema und Referent werden bekannt gegeben, AWS 17:55 — Die agentische Datenebene auf AWS: TiDB und AWS, architektonisch. Bernard Kavanagh, TiDB 18:15 — Lektionen von der Frontlinie: Einblicke in den Kimi-Bau und was APAC als Nächstes signalisiert. Siddon Tang, TiDB 18:35 — Fireside Q&A mit allen drei Referenten 18:50 — Bier und Fingerfood Referenten: Referent wird bekannt gegeben AWS Bernard Kavannagh, Principal Solutions Architect, Applied AI, TiDB Bernard ist Principal Solutions Architect, der sich auf angewandte KI konzentriert und Produktionsarchitekturen für agentische und KI-native Workloads entwirft. Er verwandelt den gemeinsamen Wert von TiDB + AWS in Referenzmuster, die Engineering-Teams tatsächlich einsetzen können – indem er die transaktionale Datenbank, den Vektor-Speicher, den Cache und den Analysetechnologiestack in einer Engine auf AWS zusammenführt und zeigt, wo sie für Zahlungen, Multi-Tenant-SaaS, Echtzeitrisiko und agentische Funktionen passt. Siddon Tang, Chief AI Officer & GM, APAC, TiDB Siddon ist einer der Gründungstechniker hinter TiDB und der Schöpfer und langjährige Leiter von TiKV, seiner verteilten Speicherengine und einem CNCF-absolventen Projekt. Über ein Jahrzehnt, in dem er TiDB aufgebaut hat, ist er zu einer der anerkanntesten Stimmen in der Welt der verteilten Datenbanken und der Rust-Systemgemeinschaft geworden. Als Chief AI Officer und GM von APAC leitet er nun die KI-Richtung von TiDB und deren Zusammenarbeit mit Unternehmen der Frontier-KI – einschließlich der Kimi-Agenten-Hosting-Plattform von Moonshot AI, einer der größten agentischen Workloads der Welt.