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ShinBot化身「全能管理员」,借助Agent赋能提效,智能体验飙升 | ShinAI

新数科技 2025-04-11
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智能体作为AI应用的终极演进形态,正在引领一场全新的交互革命。它不仅重新定义了软件应用生态,并优化升级了软件工程的产线流程与平台工具。在这一进程中,企业软件正逐步向超级智能体演进,数据库领域也不例外。在AI的赋能下,数据库正从传统架构向具备自主管理、智能优化与高效协作的超级智能体转变。

ShinBotShinData AIOps 企业级大模型应用生态体中的重要组成部分,由新数科技基于AI原生应用架构打造,专为数据库智能化管理而设计。作为一款数据库智能Agent应用搭建工具,ShinBot让AI直接变身“数据库管理员”,提供日常巡检、故障管理、容量管理、性能优化、知识管理等核心能力。

DeepSeek为智能体注入哪些新能量?

此前的通用模型时代,企业级智能体主要通过“组合规划”方式运作,即在大模型的自主规划基础上,结合人为介入与规划,才能完成复杂任务的执行。然而,随着今年年初DeepSeek的推出,推理模型凭借其完整的思考与推理过程,实现了对企业任务的全自主规划。
图 | 推理模型重塑智能体架构范式
推理模型驱动的智能体拥有“更聪明的大脑”,其独特之处在于无需依赖SFT(监督微调)训练,完全基于强化学习能力即使面对端到端的复杂任务、流程任务或分析任务,推理模型也能通过不断反馈的强化学习过程,对每个环节进行逻辑思考,并将复杂任务逐步分解为可执行的原子任务。
DeepSeek为企业级智能体带来的不仅是从“自主规划+人为规划”到“全自主规划”的跨跃,其开源与开放性更推动了企业级AI应用的技术普惠。企业在获得更强大模型能力的同时,能够显著降低算力成本,实现AI技术在企业服务领域技术与成本的双重突破。
ShinBot核心能力:高效、安全、全链路赋能
ShinBot除了拥有“更聪明的数据库大脑”之外,呈现出两大核心优势:

无缝整合企业级应用API,轻松解决复杂任务:更聪明的智能体能够做什么,取决于它所接入API的数量以及知识的积累。ShinBot智能体通过API自动化调用,实现数据库复杂任务的执行,提升整体运维系统的灵活性和智能化水平。

企业级知识库,让智能体天生具有知识底蕴:ShinBot通过整合行业标准、技术文档、历史运维记录等,有效拓展大语言模型的知识边界,从而为数据库管理运维提供更精准、更贴合业务场景的解决方案。

图 | ShinBot能力矩阵

在这两大核心优势基础上,ShinBot提供数据库管理运维全能力体系:

日常巡检:定期检查数据库的性能指标、日志文件以及备份状态,确保数据库始终处于最佳运行状态,结合实时监控与智能预警机制,提前发现潜在问题并快速响应。

故障管理:专注于实时监测数据库运行中的异常情况,包括但不限于查询超时、数据不一致、连接失败、资源耗尽等问题。通过智能分析与快速定位故障原因,能够显著缩短故障排查时间。

容量管理:实时分析数据库实例的存储使用情况、I/O性能等关键指标,并结合历史数据与业务增长趋势,提供精准的容量预测与扩展建议,通过智能化的容量管理,帮助企业优化资源利用率。

性能优化:监控SQL查询的执行计划和性能表现,识别低效查询,并基于规则或机器学习模型提供优化建议,显著提升数据库的整体性能。

知识管理:从网络、技术文档、向量库等多种来源中提取和整理关于数据库的最佳实践、常见问题解决方案等信息。

图 | ShinBot应用实例

价值:打造数据库管理智能化“核心引擎”


ShinBot以开放生态为基座,支持多模型接入、多数据源融合及自定义工具扩展,适配金融、通信、教育、政务等多行业需求。其核心价值体现在:


效率革命:替代重复性人力工作(如SQL改写、报告生成),综合耗时降低90%;


流程再造:通过AI Agent联动重塑传统数据库管理链,如运维“巡检-诊断-自愈”全自动化闭环;


敏捷创新:低门槛开发模式助力企业快速试错,抢占智能化转型先机。


在DeepSeek推理模型的强劲驱动下,ShinBot紧密围绕数据库管理运维实际场景,通过创新场景设计,更好地将AI融入数据库管理运维过程中。尽管目前尚无法让数据库管理员完全“解放”,但借助Agent,逐步接管传统的应急响应机制,管理人员能够摆脱24小时待命的束缚,从而将更多精力投入到高价值的创造性工作中,推动数据库运维向智能化、高效化迈进。

创新管理新范式,ShinData来助力




ShinData AIOps智能运维平台是一个拥有先进AI能力的数据库管理智能生态体,结合LLM与Agent技术,提供智慧问答、知识库增强问答、数据库问答、SQL优化以及ShinBot智能体等能力,构成一个智能协同的数据库AIOps生态系统,解决面临大量数据库实例时所遇到的性能瓶颈、开发管控难度大等复杂问题。


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