古茗联手阿里云 AI Agent重构万店运维

时间：2026年8月26日 地点：浙江杭州（古茗总部）与阿里云瑶池数据库团队合作项目 人物：古茗科技集团运维负责人刘星光、阿里云瑶池数据库团队、古茗研发与DBA团队 事件详情：古茗与阿里云瑶池数据库团队合作，引入阿里云AI原生数据库服务AIDBS，让AI Agent接管上万家门店背后100多个数据库实例的告警诊断与执行工作。项目落地三大方向：第一步Meta Agent让数据资产"活"过来，研发在IDE写SQL时自动识别表/字段口径，DDL审批时自动算血缘与风险等级，低风险操作直接由Agent执行；第二步DAS Agent成为"永不下班的值班员"，告警不再直接推人，而是先由Agent拉慢日志、对比历史基线、定位问题SQL并给出组合索引建议/限流方案/临时扩容三个选项；第三步在Agent和生产数据库之间加一层Agent数据网关，SQL先解析改写，越权字段脱敏，危险操作拦截，所有操作按Session可追溯。 背景：古茗全国上万家门店，每一杯奶茶的下单、库存调度、会员积分、联名营销都跑在100多个数据库实例上（RDS、Redis、MongoDB、PolarDB等），而支撑这一切的DBA团队仅有几人。过去DBA每天70%时间耗在"接警-登跳板机-看Process List-Kill慢SQL-判断是否扩容"流程上，一次大促处置最快也要10-20分钟。2025年下半年古茗与阿里云瑶池启动合作，目标朴素：人做判断和决策，Agent来调度和执行。 影响：DDL审批时间平均下降30%-40%；大促故障处置从十几分钟压缩到5分钟内；Agent给出的诊断建议与资深DBA判断基本无异，部分场景甚至更客观；研发自主变更比例从以前的很少上升至过半以上；DBA从70%救火工作中解放，转向架构优化、容量规划、引擎升级等"本来应该做但一直没空做"的事情。组织层面，专家经验从"藏在个人脑子里"变为沉淀到知识库，预算决策也变得透明可追溯。 总结：古茗案例证明AI Agent在企业真正跑起来的前提，不是技术多先进，而是要先想清楚哪些事该交给机器、哪些事必须留给人。先标准化再自动化，先划好边界再放开权限，这一顺序反了，再好的工具也白搭。该案例也为连锁消费行业提供了AI Agent落地的可复制范式。 参考来源： - 极客公园：从「告警找人」到「Agent 先接手」，「古茗」如何用 AI Agent 重构万店运维？ https://www.geekpark.net/news/369401 - 新浪财经：极客公园转载 https://finance.sina.cn/tech/2026-08-25/detail-inipprns2273101.d.html - 东方财富：把DBA从告警短信里解放出来——古茗上万家门店背后的数据库实战 https://caifuhao.eastmoney.com/news/20260827164023734355240 - 腾讯新闻：AI Agent动态日报 古茗用AI Agent重构万店运维 https://new.qq.com/rain/a/20260827A02RST00 - 阿里云开发者社区：行业最佳实践 Data+AI融合典型落地场景 http://developer.aliyun.com/article/1685711 - 腾讯新闻：当数据库的两端，都不再是人 https://new.qq.com/rain/a/20260714A06PAF00