国产数据库跑出AI新能力！OceanBase登顶国际Data Agent榜单

据量子位报道，OceanBase团队提交的Data Agent方案登顶国际数据智能体基准Data Agent Benchmark（简称DAB），以90.62%的准确率位列第一，成为该榜单首个准确率突破90%的参评方案。

更值得关注的是这套方案的技术组合：它由国产数据库OceanBase基于国产大模型GLM-5.2构建，最终超过了多项基于GPT、Claude Opus、Claude Fable等海外模型搭建的Data Agent方案。本次参评方案内部代号为Scout，相关能力将融入OceanBase DataPilot。

DAB由UC Berkeley EPIC Data Lab与Hasura PromptQL合作推出，评测覆盖互联网与本地生活、金融股票、生物医学、知识产权、企业运营、政务与公共管理、媒体文娱等多个领域，并涉及PostgreSQL、MongoDB、SQLite、DuckDB等多种数据库。

与传统Text-to-SQL主要考察AI能否把自然语言转换成SQL不同，DAB更关注AI进入真实数据环境后，能否从复杂、分散、形态各异的数据中找到正确答案。一个完整任务中，Data Agent需要理解数据、选择数据、规划分析路径、完成查询计算，并对结果进行验证，考验的是从理解数据到拿到答案的完整能力。

也正因此，DAB考验的不只是底层模型，而是模型加Agent加数据系统的综合能力。模型负责理解和推理，Agent负责规划和执行，数据系统则要支撑数据发现、关联计算和结果校验，三者能否协同，直接影响AI能不能真正把企业数据用起来。

OceanBase此次参评方案正是围绕这一能力构建。系统通过DataLens构建数据画像，识别字段和数据关系；再根据任务复杂程度规划执行路径，完成数据选择、筛选、关联和计算；得到结果后，还会通过证据追踪和答案校验检查计算过程和结果，发现问题时调整方案并重新验证，形成数据理解、规划执行、验证修复的闭环。

在OceanBase看来，这也是数据库角色变化的又一次验证。过去数据库主要负责存储、查询和处理数据；随着AI Agent成为新的数据使用者，数据库还需要帮助AI理解数据、关联数据、分析数据并验证结果，从把数据交给AI，走向帮助AI把数据用起来。

此次登顶DAB，是OceanBase将数据库能力进一步延伸到AI数据分析环节的一次验证，也意味着数据库正在从AI的数据底座，走向AI的数据工作引擎。DataPilot是其面向AI数据分析场景的产品方向，本次以内部代号Scout提交的技术能力后续将沉淀到该产品中。

需要说明的是，该条消息由量子位获授权转载蚂蚁方面提供的内容发布，评测的完整细节、第三方复现情况以及DataPilot的产品化节奏，仍待官方进一步披露。