Electric schließt sich Databricks an, um WASM Postgres in AI-Agenten-Sandboxes zu bringen

Wir freuen uns sehr, Electric heute bei Databricks willkommen zu heißen. Die Welt baut an einer neuen Ära von agentenbasierten Anwendungen, die einen verteilten Zustand und eine Echtzeit-Datensynchronisation zwischen Teams von in Sandboxes arbeitenden Agenten erfordern. Electric ist führend bei der Entwicklung von Datenprimitiven, die speziell für Agenten entwickelt wurden: PGlite gibt jedem Agenten sein eigenes, leichtgewichtiges Postgres direkt dort, wo er ausgeführt wird, und bietet so Zugriff mit extrem niedriger Latenz auf den lokalen Kontext. Die Echtzeit-Synchronisations-Engine von Electric synchronisiert den verteilten Zustand zurück mit einer zentralen Lakebase, sodass Teams von Agenten zusammenarbeiten können, ohne den gemeinsamen Kontext aus den Augen zu verlieren. Diese Vision wird nun bei Databricks fortgesetzt, indem wir WASM Postgres in AI-Agenten-Sandboxes bringen und so die Postgres-Funktionen von Databricks vom Lakehouse bis zur Edge erweitern.

Agenten verhalten sich nicht wie herkömmliche Anwendungen
Entwickler gehen dazu über, statt traditioneller Apps agentenbasierte Anwendungen zu entwickeln, und die Annahmen, die der traditionellen Infrastruktur zugrunde liegen, verschieben sich mit ihnen. Eine traditionelle Anwendung hat eine bekannte Struktur: Ihre Abfragen werden im Voraus geschrieben, ihre Datenzugriffsmuster sind vorhersehbar und sie läuft an einem von ihren Architekten gewählten Ort. Eine einzige verwaltete Postgres-Datenbank leistet hier gute Dienste.

Die Agenten in agentenbasierten Anwendungen fügen eine zweite Ebene hinzu. Neben dem dauerhaften, kontrollierten Zustand, den jede Anwendung benötigt, erzeugt ein Agent eine sich schnell verändernde Kontextmenge. Agenten unterscheiden sich in drei Punkten, die für eine Datenbank von Bedeutung sind:

• Sie entscheiden zur Laufzeit, welche Daten sie benötigen, bestimmen ihren nächsten Schritt und aktualisieren ihren Kontext mehrmals pro Sekunde. Diese innere Schleife benötigt Daten im selben Prozess; die von ihr erzeugten Ergebnisse gehören in einen dauerhaften Speicher.
• Sie laufen dort, wo die Arbeit anfällt, oft in Sandbox-Umgebungen, in denen Datenbanken nur über eine Netzwerkverbindung zur Cloud erreichbar sind.
• Sie arbeiten in Gruppen, was einen schnellen lokalen Kontext und eine gemeinsame, aktuelle Sicht auf die Arbeit der anderen erfordert, um Doppelarbeit, das Agieren auf veralteten Zuständen oder widersprüchliche Schlussfolgerungen zu vermeiden.

Wir stellen vor: Electric
Das Electric-Team hat Datenprimitive für die Ära der agentenbasierten Anwendungen entwickelt.

Sie haben PGlite entwickelt, um Postgres an die Edge zu bringen. Dadurch entstand eine WASM Postgres-Datenbank, die klein genug ist, um direkt in der Anwendung oder dem Agenten selbst zu laufen – in einer Agenten-Sandbox, einem Browser-Tab oder auf dem Gerät des Benutzers – statt auf einem separaten Server. PGlite ist in nur zwölf Monaten von 1 Mio. auf 13 Mio. wöchentliche Downloads angewachsen und ermöglicht es Entwicklern, eine neue Klasse von verteilten Postgres-Anwendungen und -Agenten zu erstellen.

Aber die lokale Ausführung ist nur ein Teil der Herausforderung. Agenten benötigen auch eine gemeinsame, aktuelle Sicht auf sich ändernde Informationen. Die Echtzeit-Synchronisations-Engine von Electric synchronisiert kontinuierlich Daten zwischen verteilten Agenten und der zentralen Lakebase-Infrastruktur. Dies ermöglicht es Agenten, Informationen sicher mit dem maßgeblichen Datensatz in der Cloud zu teilen, während gleichzeitig ein schneller lokaler Kontext erhalten bleibt. Die Echtzeit-Synchronisationsarchitektur treibt kollaborative Apps wie Google Docs, Figma und Notion an, und sie erweist sich als genau das, was eine Flotte von Agenten benötigt, um bei paralleler Arbeit auf dem neuesten Stand zu bleiben.

Gemeinsame Postgres-DNA
Sowohl Electric als auch Lakebase basieren auf Postgres, der Open-Source-Datenbanktechnologie, die sich zur Standardgrundlage für AI-Agenten entwickelt hat. Tatsächlich wurde PGlite auf der grundlegenden WASM Postgres-Arbeit von Stas Kelvich aufgebaut, dem Mitbegründer von Neon. Electric nahm diesen Proof of Concept und machte daraus das einbettbare Postgres, das jede Woche in Millionen von Projekten ausgeführt wird. Die Zusammenführung dieser Teams vereint zwei Hälften derselben Idee und stärkt die Führungsrolle von Databricks im Zentrum der Innovation für moderne Datenbanken, während die Nachfrage nach Agenten steigt.

Databricks + Electric
Lakebase bietet Postgres auf Produktionsniveau. PGlite bringt WASM Postgres direkt in die eigene Sandbox des Agenten. Sync sorgt dafür, dass beide konsistent bleiben. Durch die Kombination der Leistung von Lakebase Postgres mit der lokalen Ausführung von PGlite erhalten Agenten die leichtgewichtigen Datenbanken, die sie für schnelles Handeln benötigen, sowie die Infrastruktur, die für die Bereitstellung in jeder Größenordnung erforderlich ist.

Für Entwickler bedeutet das:

• Kollaborative, agentenbasierte Anwendungen auf einem einzigen Postgres-Standard zu entwickeln.
• Postgres direkt in der Agenten-Sandbox auszuführen, sodass jeder Agent eine leichtgewichtige Datenbank erhält, um schnell agieren zu können.
• Teams von Agenten synchron zu halten, um Kontext sofort zu teilen und auf aktuellen Daten zu agieren, während die Steuerung in Lakebase Postgres auf kostengünstigem, langlebigem Objektspeicher zentralisiert wird.

Wir freuen uns riesig, das Electric-Team bei Databricks willkommen zu heißen, und können es kaum erwarten zu sehen, was unsere Kunden entwickeln.

Besuchen Sie den Neon-Blog und erfahren Sie direkt von den Gründern von Electric, warum sie sich auf die Zusammenarbeit freuen.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag