来自Stanislav Kozlovski 的观点：
过去两年，AI Agent相关基础设施项目泛滥，充斥着各种花哨概念（如A2A、MCP），但真正投入生产环境的极少。唯一公开案例是Uber用AI Agent做代码生成，但那更像是自动化工作流，而非真正意义上的智能代理。
未来软件架构会是数百个AI Agent相互对话？现实中没人真正相信五年内会变成这样。数据和市场表现显示：
- 自GPT-4以来，LLM没有重大突破；
- 领先模型公司普遍亏损严重，缺乏可持续盈利模式；
- 投资流向多为循环收益，烧钱程度惊人（OpenAI年烧50亿美元，Anthropic更糟）；
- 一旦资金链断裂，绝大部分“AI Agent”项目难以为继。
当前热炒的“AI Agent生态”多是营销噱头，真正的工程师需求是务实且简化的解决方案，这才是可持续发展的根基。
在此背景下，两个“低调但坚实”的趋势正在崛起：
1. 小数据（Small Data）：
- 大数据热潮过后，企业逐渐意识到大多数应用并不需要海量数据；
- 硬件性能飞速提升（如192核CPU、超高速SSD），单节点即可满足绝大多数查询需求；
- 轻量级数据库如DuckDB快速流行，证明简洁高效的存储与计算更受欢迎。
2. “只用Postgres”的复兴：
- Postgres满足80%的企业数据需求，且维护成本远低于多系统并行；
- 通过内置功能（tsvector、pgvector、jsonb等）替代MongoDB、Redis、ElasticSearch等多种系统，极大降低了系统复杂度和运维难度；
- 简化系统架构，减少人才培训、运维风险和组织内耗，提升效率。
总结来看，当前AI和数据领域的“光鲜”项目多是泡沫，真正的价值在于回归简洁、实用的技术栈。企业和投资者应当警惕“工业化营销”和“概念炒作”，聚焦于技术本质和长期可持续的解决方案。
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