Andy Pavlo: What Happens When Billions of AI Agents Hit Your Database
Andy Pavlo 探討數十億 AI 代理進入資料庫層面後的衝擊，解釋向量資料庫只是索引、代理如何影響查詢量，以及從 60% 到 99.5% 的 text-to-SQL 準確度提升。
※ 摘要僅根據標題與說明
PostgreSQL
43 筆內容提到
最近 7 天 5 筆↑1（比前一期多 1 筆）（再前 7 天 4 筆）
也寫作：Postgres
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最新
依發布時間，最新的 30 筆
Move Fast and Don't Break Things: Scaling Databases for the AI Era — PlanetScale
Ben Dicken 說明如何在不犧牲穩定性的前提下快速擴展資料庫，涵蓋隔離、冗餘、分片與緩衝等原則，並展示 AI 代理如何安全地設計分片與變更資料結構。看完能學習如何建立可靠基礎設施，讓 AI 代理在流量激增時不導致系統崩潰。
8,079次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Paperclip: Run a Small AI Agent Team (Claude Code + Codex) Without the Chaos
介紹 Paperclip 這個開源工具，用於管理 Claude Code、Codex 等 AI 代理團隊的協作與任務分發。透過組織圖表、預算控制與審查機制，讓使用者能有序地部署小型 AI 代理團隊。
※ 摘要僅根據標題與說明
Legora CTO: Why AI Agents Need More Than a Chat Window
Legora CTO Jacob Lauritzen 分享公司如何用 AI 編寫程式碼並管理多個並行代理，強調 token 消耗不是衡量採用率的指標。他討論了代理在法律領域的應用、決策模型與人類判斷的邊界，以及如何透過回歸測試評估模型變化。
[ 開源專案 ] open-dashboard：用一句話描述想看的 Dashboard，讓 Coding Agent 直接在你的資料庫上把它做出來
作者開源 open-dashboard，讓使用者只需描述想看的資料看板，Coding Agent 即可自動連線到資料庫或外部 API 生成。
VM Sandboxes: Full computers for agents
Modal 正式推出 VM Sandboxes，提供具備完整電腦能力的虛擬機器環境，讓 AI 代理能執行 Docker、資料庫與圖形介面。
Did Lovable just replace Developers once and for all...? (Full Beginner Tutorial with Payments & AI)
示範如何用 Lovable 從零建置包含付費訂閱、班級預約與 AI 助手的健身網站。觀眾能學習將客戶需求轉為執行計畫、設定 Stripe 支付與 Resend 郵件，並透過 MCP 伺服器讓外部 AI 工具存取應用程式資料。
Building an Agent Harness with Jev: What Actually Works?
講者利用 TypeSafe 的 Jev 系統一模型與 Pi 編碼代理，在 Postgres 資料庫上建立測試 harness，驗證決策模型如何提升 AI 代理效能。透過實際跑 15 次測試，揭示當系統拒絕時代理尋找繞路行為的有趣發現。
※ 摘要僅根據標題與說明
AI Coding for Dummies (Episode 1/3): How to Build a REAL Business's Website easily the Right Way!
示範如何用 Base44 平台，透過簡單指令建立一家理髮店的網站，包含預約系統、員工登入與管理面板。觀眾可學習如何將想法轉為結構化計畫、處理資料庫與安全掃描，並使用 AI 測試代理修復錯誤，最終將網站發布上線。
How to Ship Apps & AI Agents Without Managing Infrastructure (with Durable AI Workflows)
介紹如何在不管理基礎設施的情況下部署應用程式與 AI 代理，使用 Render 平台整合資料庫與工作流。觀眾能學習利用 Render Blueprints 與可持續工作流，在單一平台上執行並管理 AI 代理與資料處理任務。
※ 摘要僅根據標題與說明
Databricks CEO on AI Pacing, Cyber Risk, and the Enterprise
Databricks 創辦人兼執行長 Ali Ghodsi 與 a16z 主持人探討企業 AI 採用瓶頸，指出問題不在模型不夠聰明，而在於缺乏企業情境與組織知識。
What Is MLflow? Tracing AI Agents & LLM Workflows
Legare Kerrison 說明傳統監控無法捕捉多代理 AI 系統的靜音失敗與非確定性問題，並介紹 MLflow 如何透過追蹤、LLM 評審與提示註冊來提升可觀測性與可靠性，提供從開發到生產部署的實作建議。
Building With Cisco: Network ChatOps in n8n
示範如何使用 n8n 與 pyATS MCP 伺服器，透過 Guardrails 與人工介入機制，安全地執行網路裝置的讀取與變更操作，並自動生成稽核報告。觀眾能學習如何建立具備安全防護的 ChatOps 工作流，避免網路配置錯誤。
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Scaling Agent Workloads at Vercel
Vercel 工程師與產品負責人分享 Eve 框架，解決 AI 代理在企業級環境中擴展、隔離與恢復的挑戰。透過宣告式配置檔案將代理定義轉為基礎設施程式碼，讓平台自動提供所需資源，無需手動編寫複雜基礎設施。
Delegance Brokerage with Alex Ledbetter - Weaviate Podcast #144!
Alex Ledbetter 分享如何從零建立全 AI 導向的保險經紀公司，並展示其利用 Weaviate 與視覺 API 處理大量保險檔案的技術架構。
※ 摘要僅根據標題與說明
The New Dev Skill: Multi-Monitoring 10 Agents
Ran Aroussi 探討在 AI 代理編碼時代，開發者如何從多工切換轉向監控多個代理，並重新定義初級工程師與資深架構師的角色。
You Don't Need Juniors to Code. Hire Them Anyway.
訪談 Ran Aroussi 探討代理工作流本質矛盾，強調人類在審批與架構設計上的關鍵角色。討論了可教學知識與需實戰累積的經驗差異，指出資深開發者應轉型為代理團隊的指揮官。
Google, McKinsey & Dave Farley on AI Code Review
探討 AI 生成程式碼時，因閱讀成本過高導致維護者與貢獻者之間的信任崩壞。講者分析 AI 如何破壞程式碼審查的意義，並分享用資料庫記錄代理行為以解決記憶遺失的經驗。
Agentic Skill Decay
探討在 AI Agent 能自動完成任務時，工程師如何刻意練習以維持專業判斷力。作者強調不能只依賴 AI 生成結果，而應在提示前建立假設、驗證差異並手動推演，透過主動學習避免成為僅會提示的使用者。
How I Built One Backend to Run My Company
Dave 分享如何建立單一後端系統取代 Zapier 等工具來執行公司自動化流程，涵蓋事件驅動架構與工作流執行細節。透過此影片，讀者能學習如何設計並維護適合小型團隊的自製自動化軟體。
1.9 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
Postgres at PlanetScale (Interview)
訪談 PlanetScale CEO Sam Lambert，介紹其 $5 起的 Postgres 服務、基於雲端裸機架構的 Metal 產品，以及利用 AI Agent 自動最佳化與部署資料庫的實作案例。
How Hugging Face Inference Endpoints, Jobs, and Buckets Power Search on Papers with Code
介紹 Papers with Code 如何結合 Hugging Face Jobs、Storage Buckets 與 Inference Endpoints 建立混合搜尋系統。
Finally we have AI Coding for ENTERPRISE Users! (Full Tutorial with Security & Governance)
示範如何使用 Superblocks 與 Clark 在 AWS 環境中建立具備企業級安全與治理的 AI 應用程式，並連線 Postgres、Snowflake 等資料庫。
※ 摘要僅根據標題與說明
Building safe MCP servers for your PostgreSQL database
介紹如何為 PostgreSQL 資料庫建立安全的 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，涵蓋從自由 SQL 到模板查詢的多種架構。
The Complete Local AI System with A Single NPM Install!
展示如何使用單一 npm 套件整合 Whisper、Gemma、Qwen 3 與 Supersonic 等模型，在本地電腦上建立完整的 AI 系統。
7,097次觀看Brian Douglas - The beginners guide to training AI on your own code - AI Native DevCon June 2026
Brian Douglas 分享如何將 AI 代理與自訂程式碼（如 PyGameBoy 模擬寶可夢）結合，透過 Tapes 工具截獲對話並建立自癒迴圈，將失敗經驗轉化為訓練資料。
AI-Assisted Development Tutorial – Multi-Agent Coding & Deployment with TRAE IDE
示範如何使用 TRAE IDE 規劃、開發並部署全端習慣追蹤應用程式。透過多代理協作與智慧程式碼完成，將想法轉化為可上線產品，涵蓋 React、Node.js 與 PostgreSQL 技術棧。
Context engineering with Dex Horthy
訪談 HumanLayer 創辦人 Dex Horthy，深入探討「情境工程」概念、如何處理大型語言模型的情境限制與過載問題，以及軟體工廠在 AI 時代的演變。聽眾可學習如何設計更有效的 AI 輔助開發流程，並理解驗證自動化程式碼的重要性。
Data Scientist to AI Engineer Roadmap for 2026
分享從資料科學轉型為 AI 工程師的實戰路徑，涵蓋軟體工程基礎、LLM 架構與 RAG 系統建置。觀眾能學習如何將筆記本專案轉化為可部署的生產級應用程式。
※ 摘要僅根據標題與說明
Logs Are All You Need: Rethinking Observability with AI Agents
Zazabi 創辦人分享其 AI 原生可觀測性平台理念，主張用 AI Agent 取代傳統儀表板與靜態警報，並提出「只需日誌」的觀點。透過自然語言對話解決問題，自動生成修復程式碼與工單，適合追求敏捷開發與自動化運作的工程師團隊。
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What Is MLflow? Tracing AI Agents & LLM Workflows
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※ 摘要僅根據標題與說明
Context engineering with Dex Horthy
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Software Survival 3.0
Steve Yegge 預測在 AI 能無限編寫程式的未來，軟體將因「節省認知成本」而經歷自然選擇。他提出生存比率模型，指出能壓縮知識、利用高效基底、具備廣用性或含有人類元素的工具更可能存活。
Building Agentic GraphRAG Systems
探討如何用知識圖譜解決 AI 代理的記憶與資料斷層問題，提出從本體設計出發的 GraphRAG 架構。讀者將學習如何建立本體、選擇資料模型（如追加式日誌或單集合），並透過 MCP 伺服器將圖譜整合為代理的統一記憶層，以應對情境腐蝕與資料碎…
[ 開源專案 ] open-dashboard：用一句話描述想看的 Dashboard，讓 Coding Agent 直接在你的資料庫上把它做出來
作者開源 open-dashboard，讓使用者只需描述想看的資料看板，Coding Agent 即可自動連線到資料庫或外部 API 生成。
Building safe MCP servers for your PostgreSQL database
介紹如何為 PostgreSQL 資料庫建立安全的 Model Context Protocol (MCP) 伺服器，涵蓋從自由 SQL 到模板查詢的多種架構。
