A IA agêntica está redefinindo os requisitos da infraestrutura de dados. Agentes autônomos geram workloads imprevisíveis e de alta concorrência, exigem acesso em tempo real a dados operacionais e analíticos ao mesmo tempo, e escalam de formas para as quais os bancos de dados tradicionais nunca foram projetados. O resultado é uma difícil questão de arquitetura: sua camada de dados acelera o seu roadmap de IA ou, silenciosamente, o limita?
Neste webinar, Henrique Leandro, Head of Global Solutions Architecture na TiDB, detalha como duas plataformas de agentes resolveram esse problema por ângulos opostos. A Manus escalou em profundidade: consolidou cargas transacionais e analíticas em uma única camada SQL distribuída, para que seus agentes leiam o estado atualizado sem uma camada de sincronização no meio. A Kimi (Moonshot AI) escalou em amplitude: sua plataforma hospeda milhões de sites criados por agentes, cada um com seu próprio banco de dados isolado, provisionado em menos de um segundo e com custo quase nulo em repouso, tudo sobre um único cluster do TiDB Cloud.
Henrique vai detalhar as exigências de memória, estado, concorrência e isolamento por tenant dos workloads de agentes em escala, onde as arquiteturas de bancos de dados tradicionais e de modelo único falham, e as decisões de design que evitam que a camada de dados se torne o gargalo.
O que você vai aprender:
- Por que os workloads de IA agêntica derrubam as premissas dos bancos de dados tradicionais e de modelo único, tanto em workload quanto em multi-tenancy
- Como uma arquitetura SQL distribuída e compatível com MySQL lida com as exigências transacionais e analíticas, e o isolamento massivo por tenant, em um único sistema, sem montar um stack de dados frágil
- O que os deploys da Manus e da Kimi revelam sobre o escalonamento da memória e do estado dos agentes, o provisionamento sub-segundo e a economia de tenants, e as decisões que mais importaram
- Um framework prático para avaliar se sua camada de dados está pronta para os agentes de IA, e por onde começar se não estiver
Para quem é:
Líderes de engenharia, arquitetos de plataforma e infraestrutura, e tomadores de decisão técnica que avaliam como modernizar a infraestrutura de dados para workloads de IA e de agentes.
Apresentador:
Henrique Leandro, Head of Global Solutions Architecture, TiDB
Henrique Leandro é Head of Global Solutions Architecture na TiDB, liderando a estratégia técnica global para o TiDB Cloud. Ele trabalha em parceria com clientes e equipes de tecnologia em todo o mundo para projetar e escalar arquiteturas de bancos de dados distribuídos voltadas para aplicações modernas em nuvem. Seu foco abrange a evolução de plataformas de dados para cargas de trabalho orientadas por IA, como dados vetoriais e geração aumentada por recuperação (RAG).