一、AI智能体代理热潮：一场正在失控的“小丑世界”狂欢
朋友们，今天咱们不聊什么高大上的AI未来，也不吹什么“智能体革命”。咱们就聊点实在的——你有没有觉得，现在的AI基础设施圈，越来越像一场大型行为艺术？满屏都是“AI代理”“A2A通信”“MCP协议”这些听起来很酷但没人真用的词儿。VC（风险投资）们还在疯狂撒钱，好像只要贴上“AI”两个字，就能自动变成下一个独角兽。可现实呢？现实是——几乎没人把所谓的“AI代理”真正用在生产环境里。
我翻遍了过去两年的技术大会、博客、白皮书，只找到一个勉强算得上“生产级AI代理”的案例：优步（Uber）搞了个代码生成工具。但请注意：
第一，它是个开发者工具，不是面向终端用户的系统；
第二，它根本不是什么“智能体”，而是一套预设好的工作流（workflow）。
换句话说，它连“代理”都算不上，顶多是个高级版的Copilot。
那问题来了：谁真的相信，五年后的软件架构会变成几百个AI代理互相聊天，就像今天的微服务那样？谁敢拍胸脯说，这就是未来？如果你真信，请站出来聊聊。因为从数据来看，情况恰恰相反。
首先，自从GPT-4发布以来，大语言模型（LLM）几乎没有实质性突破。OpenAI、Anthropic这些所谓的“前沿模型公司”，不仅严重亏损，而且根本看不到可持续的盈利路径。OpenAI每年烧掉50亿美元，Anthropic作为第二名，财务状况更是岌岌可危。更讽刺的是，很多所谓“大模型投资”其实是大厂之间的循环注资——左手倒右手，本质上是在玩财务游戏，而不是创造真实价值。
一旦资本退潮，这些靠PPT和叙事撑起来的公司怎么办？那些为了讨好投资人而堆砌“AI代理”概念的创业公司，又该何去何从？工程师们需要的不是炫酷的幻觉，而是能真正跑在生产环境里、稳定可靠、维护成本低的解决方案。这才是技术长久生存的根本。
二、泡沫之下，两股静水流深的务实趋势正在崛起
幸运的是，在AI代理的喧嚣背后，有两条安静但强大的技术趋势正在悄然生长。它们不靠营销话术，不靠融资故事，而是靠工程师的真实需求和实际效果赢得口碑。更重要的是，即便下一场类似“.com泡沫”的技术寒冬来临，它们也极有可能活下来，甚至成为新秩序的基石。
这两股趋势就是：小数据（Small Data） 和 “就用PostgreSQL”复兴运动（The “Just Use Postgres” Renaissance）。
它们的共同内核，只有一个词：简化。
我们先说小数据。这其实是对2010年代“大数据狂热”的一次集体反思。那时候，每个公司都觉得自己需要Hadoop、Spark、Kafka、Flink……仿佛不用分布式系统，就不配叫“科技公司”。结果呢？大多数企业发现，自己根本用不到那么多数据。Snowflake和亚马逊Redshift的内部数据显示：99.9%的真实业务查询，其实都能在单台服务器上跑完。
你没听错——99.9%！这意味着，绝大多数应用，哪怕用户量很大、业务很成功，也根本不需要复杂的分布式架构。为什么？因为硬件进步得太快了。今年夏天，AMD发布了192核的CPU！2025年的SSD，随机读取能达到每秒550万次，顺序读取速度高达28 GiB/s。在这种硬件条件下，单机性能已经足以支撑绝大多数业务场景。
于是，像DuckDB这样的嵌入式分析数据库突然爆火，不是偶然。它轻量、快速、无需运维，直接嵌入应用进程，就能完成复杂的OLAP查询。工程师们终于意识到：我们不需要为1%的极端场景，牺牲99%的开发效率和系统稳定性。
三、PostgreSQL复兴：从“万能锤子”到“理性选择”
如果说小数据是对数据规模的重新认知，那么PostgreSQL的复兴，则是对系统复杂度的主动降维。
还记得微服务刚火起来那会儿吗？大家都说“单体架构已死”，结果十年过去，越来越多公司开始“反向单体化”——把拆得太散的服务重新聚合。为什么？因为微服务带来的运维成本、调试难度、网络延迟，远远超过了它理论上带来的灵活性。
现在，同样的故事正在数据基础设施领域重演。过去几年，我们被各种专用数据库包围：MongoDB存文档、Redis做缓存、Elasticsearch搞搜索、Snowflake跑分析、再加上一个AI向量数据库（比如Pinecone或Weaviate）来支持RAG。每个系统都有自己的配置、监控、备份策略、升级路径……工程师团队光是维护这些系统，就已经筋疲力尽。
而PostgreSQL呢？它默默进化了三十年，早已不是当年那个“关系型数据库老古董”。
今天的PostgreSQL，通过扩展插件，几乎能干所有事：
- 用 tsvector 做全文搜索，效果不输Elasticsearch；
- 用 pgvector 或 pg_mooncake（注：pg_mooncake为社区对某些向量扩展的戏称，实际可能指pgvector或类似项目）支持AI向量检索；
- 用 jsonb 存储半结构化数据，灵活性堪比MongoDB；
- 用 unlogged tables 实现高性能临时表，替代部分Redis场景；
- 甚至通过 FDW（外部数据封装器） 直接查询其他数据库或文件系统。
换句话说，一个PostgreSQL实例，就能覆盖80%甚至90%的企业数据需求。而且，它开源、稳定、社区庞大、文档齐全。你不需要为每个功能单独招一个专家，也不需要为每个系统写一套运维手册。
更重要的是，减少系统数量，就是减少组织熵增。每多一个技术栈，就意味着：
- 团队要学习它的配置细节和坑点；
- 要熟悉它的管理界面和术语；
- 要掌握安全部署和滚动升级的方法；
- 要建立监控告警和故障恢复流程；
- 要编写详细的运行手册（runbook）；
- 要投入时间调试奇怪的性能问题；
- 要设计端到端的测试方案；
- 要招聘、培训、留住懂这个系统的人才；
- 还要持续跟进它的生态演进……
这些成本，不是一行代码能解决的，而是实实在在的人力、时间和机会成本。如果这些系统带来的收益微乎其微，那这种复杂度就是纯粹的浪费。
四、为什么“简化”才是AI时代的真正护城河？
有人可能会说：“你说的这些，是不是太保守了？AI不是需要海量数据和复杂架构吗？”
恰恰相反。AI的真正瓶颈，从来不是基础设施的“炫技”，而是数据质量、业务对齐和工程落地能力。一个用PostgreSQL管理干净小数据集的团队，往往比一个用十种数据库却数据混乱的团队，更能做出有效的AI产品。
而且，AI应用本身也在向“轻量化”演进。比如，现在很多RAG（检索增强生成）系统，根本不需要千亿级向量库，而一个几万条记录的本地向量表，配合PostgreSQL的pgvector，就能满足90%的客服或知识库场景。
再比如，边缘AI、终端AI的兴起，也让“小模型+小数据”成为主流。你总不能在手机上跑一个Snowflake集群吧？
所以，真正的工程智慧，不是盲目追新，而是在合适的地方用合适的工具。PostgreSQL不是万能的，但它在大多数场景下，是性价比最高、风险最低、维护成本最小的选择。
这就像老木匠不会因为有了电锯就扔掉凿子——他知道什么时候该用电锯，什么时候该用手雕。技术也一样。工具越强大，越需要克制。因为复杂度一旦失控，系统就会从“赋能”变成“负担”。
五、给工程师的建议：在喧嚣中保持清醒
作为一线工程师，我们常常被裹挟在技术浪潮中。今天是区块链，明天是元宇宙，后天是AI代理……资本和媒体总在制造下一个“风口”，但真正决定项目成败的，永远是那些枯燥但关键的细节：数据是否干净？接口是否稳定？部署是否可靠？监控是否完备？
所以，我的建议是：
第一，警惕“叙事驱动”的技术选型。如果一个技术方案的主要卖点是“听起来很酷”或“投资人喜欢”，那就要打个问号。问问自己：它解决了我的实际问题吗？有没有更简单的替代方案？
第二，拥抱“足够好”的哲学。PostgreSQL可能不是最快的向量数据库，但它足够快，而且你不用额外学一套新系统。DuckDB可能不支持PB级数据，但你的业务根本用不到PB。在工程世界里，“足够好+简单”往往胜过“极致强大+复杂”。
第三，把精力放在业务价值上。与其花三个月搭建一个AI代理通信框架，不如花两周用PostgreSQL+LangChain做出一个能解决客户问题的原型。后者不仅能快速验证想法，还能积累真实反馈，这才是产品迭代的核心。
六、结语：务实主义，是穿越周期的终极武器
历史一再证明，技术泡沫总会破裂。2000年的“.com”泡沫、2017年的ICO狂潮、2021年的Web3炒作……每一次，都是那些回归本质、专注价值的公司活到最后。
今天，我们可能正站在AI基础设施泡沫的顶峰。满屏的“智能体”“自主协作”“通用AI”听起来激动人心，但现实是：大多数公司连基础的数据治理都没做好，就开始幻想AI代理生态了。
而那些默默用PostgreSQL管理业务、用小数据驱动决策的团队，正在构建真正可持续的系统。他们不追求眼球，但他们的系统稳定、高效、可维护。当资本退潮、幻觉消散，这些系统将成为新世界的基础设施。
所以，别被“小丑世界”的喧嚣迷惑。工程师的尊严，不在于用了多少前沿技术，而在于解决了多少真实问题。简化，不是退步，而是成熟。务实，不是保守，而是远见。
在这个AI狂热的时代，或许最叛逆的事，就是保持清醒，回归常识。