Apache Doris + MCP：Agent 时代的实时数据分析底座

一、Apache Doris：面向 Agent 时代的智能数据平台

当我们谈论 2025 年时，业界普遍认为这将是"Agent 革命年"（Agentic Revolution）的开端。与传统的人机交互模式不同，AI Agent 作为一个全新的"用户角色"正在重塑整个数据分析领域的使用模式。这些智能代理不再是被动等待指令的工具，而是具备自主决策能力、能够理解上下文、执行复杂任务的智能实体。它们可以是数字助理、自动化工作流引擎、业务监控工具，或者是更复杂的企业级智能应用。这种用户角色的根本性变化，对底层数据基础设施提出了前所未有的挑战和要求。

Agent 工作模式的本质差异

要理解 Agent-Facing Analytics 的重要性，我们首先需要认识到 AI Agent 与传统用户在数据访问模式上的根本差异。传统的数据分析工作流程通常是这样的：业务分析师提出问题，数据工程师编写 SQL 查询，等待查询结果，然后基于结果进行分析和决策。这个过程是线性的、可预测的，查询量相对有限，对实时性的要求也相对宽松。

然而，AI Agent 的工作模式完全颠覆了这一传统模式。当一个 Agent 接收到用户的单一请求时，它可能会在几秒钟内触发数十个甚至上百个数据库查询。这些查询涉及的数据量往往也很庞大，动辄 GB 级甚至 TB 级，大集团某业务场景日增数据量甚至在 PB 级别。 这些查询包括探索性数据发现、多维度关联分析、实时指标计算等，往往相互关联，形成复杂的查询依赖图。

并发性能的指数级挑战

传统数据分析场景中，大型企业同时进行复杂分析的用户数量通常有限，可能是几十到几百的量级。但在 Agent 时代，情况发生根本变化。每个业务流程都可能部署多个专业化 Agent，这些 Agent 并行工作，处理大量并发请求。

我们以电商平台场景为例：客服 Agent 处理客户咨询，推荐 Agent 生成个性化推荐，库存 Agent 监控库存状态，价格 Agent 动态调整价格策略，营销 Agent 优化广告投放，风控 Agent 实时检测异常交易。每个 Agent 都持续查询数据库，查询频率和复杂度远超传统应用。中等规模企业可能需要同时支持数百上千个 Agent 并发访问，每个 Agent 每秒发起数次甚至十几次查询，数据库需要处理数千甚至上万次并发查询。超大集团的 Agent 数量和查询并发量将指数级增长。

Apache Doris 的 MPP 分布式架构在这种场景下展现独特优势。与传统主从架构不同，Apache Doris 采用无主节点分布式设计，每个 BE 节点都可独立处理查询请求，避免单点瓶颈。面对 Agent 高并发访问时，Apache Doris 可通过增加 BE 节点线性扩展查询处理能力。Doris 的向量化执行引擎充分利用现代 CPU 的 SIMD 指令集，处理 Agent 生成的大量聚合查询和过滤操作时，性能提升可达 5-10 倍。

实时性要求的新高度

Agent 应用对数据实时性要求达到前所未有的高度。传统 BI 报表可容忍小时级甚至天级数据延迟，但 Agent 需要基于最新数据做即时决策。智能风控 Agent 需要在秒级时间内分析用户实时交易行为、历史信用记录、当前账户状态等信息，判断是否存在欺诈风险。任何数据延迟都可能导致误判。

Doris 的实时数据处理能力及高并发主键等值点查在此发挥关键作用。通过内置以及生态的功能，Doris 实现秒级数据写入延迟，确保 Agent 访问最新业务数据。Doris 的多数派写入规则保证查询和写入操作一致性，避免传统数据仓库常见的读写冲突问题。

加之 Doris 行列混存及部分列更新的强大特性，可满足实时用户画像的高并发主键等值点查场景要求，尤其在风控场景，可满足毫秒级、上万甚至数十万并发的超大场景。

智能查询优化的必要性

Agent 生成的查询往往具有高度动态性和不可预测性。与传统预定义报表不同，Agent 的查询模式基于用户请求和上下文动态生成，传统查询优化方法难以适用。Agent 可能生成看似"奇怪"的查询组合，或在短时间内对同一份数据进行多种不同维度分析。