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

据官方消息，近日 OceanBase 团队提交的 Data Agent 方案，登上了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。据了解，这一成绩是国产数据库 OceanBase 基于国产大模型 GLM-5.2 构建的，超过了一批基于 GPT、Claude 等海外模型构建的同类方案。

这个榜考的不是"写SQL"，是"能不能把数据用起来"

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

和传统只考"把一句话翻译成 SQL"的 Text-to-SQL 不同，DAB 更看重 AI 进入真实数据环境后，能不能从复杂、分散、格式各异的数据里自己找到正确答案。一个完整任务里，AI 要理解数据、挑选数据、规划分析路径、完成查询计算，最后还要验证结果——考验的是从"看懂数据"到"拿到答案"的完整能力。

换句话说，这考的不只是模型，而是"模型 + Agent + 数据系统"三者能不能协同：模型负责理解和推理，Agent 负责规划和执行，数据系统负责数据发现、关联计算和结果校验。

OceanBase 是怎么做到的

据官方介绍，这次参评的方案内部代号为 Scout。它先用 DataLens 给数据"画像"，识别字段和数据关系；再根据任务复杂度规划执行路径，完成数据选择、筛选、关联和计算；拿到结果后，还会通过证据追踪和答案校验检查计算过程和结论，发现问题就回去调整、重新验证，形成"数据理解—规划执行—验证修复"的闭环。

这也让 90.62% 这个数字更有含金量：它说明国产数据库与国产模型搭配后，已经能撑起复杂的数据分析任务。对 OceanBase 来说，这既是其 AI 能力的一次新验证，也指向它从"数据库"走向"AI 数据平台"的方向——本次方案的相关能力，后续会沉淀到面向 AI 数据分析的 DataPilot 产品中。

过去数据库只管把数据存好、算好、取出来；而 AI 时代来了个新"用户"——AI Agent，它不仅要拿到数据，还要理解、关联、分析并验证。数据库，正在从 AI 的数据底座，变成 AI 的数据工作引擎。

来源：量子位《国产数据库跑出AI新能力！OceanBase登顶国际Data Agent榜单》（蚂蚁提供，量子位获授权转载）

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